在患有癌的患者中预测切除风险,使用现实世界的电子健康记录
Zhengkang Fan1, Chengkun Sun1, Russell S Terry2
1Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics, University of Florida, Gainesville, FL 32611, USA.
机器学习模型可以使用电子健康记录来预测癌患者的切除术 (脏切除) 的可能性. 关键预测因素包括HbA1C,血清肌素和BUN水平,有助于个性化治疗策略.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 在瘤学瘤学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 切除术是癌的关键治疗方法.
- 精确预测切除术的可能性对于临床决策和术前规划至关重要.
研究的目的:
- 评估机器学习 (ML) 模型,以预测患有恶性脏瘤的患者的腎切除风险.
- 使用现实世界电子健康记录 (EHR) 数据,识别切除术的关键预测因素.
主要方法:
- 利用了来自UF健康综合数据库 (IDR) 的现实世界EHR数据.
- 在诊断之前使用人口,临床和实验室数据进行训练和验证的ML模型.
- 使用极端梯度提升 (XGBoost) 和夏普利添加式扩展 (SHAP) 进行模型评估和特征重要性分析.
主要成果:
- XGBoost模型实现了高性能,F1得分为0.638和曲线下的面积 (AUC) 为0.807.
- SHAP分析确定了HbA1C,血清肌素,血液尿素 (BUN),BUN与肌素的比率以及葡萄糖水平作为切除风险的显著预测因素.
结论:
- ML模型显示,在脏瘤患者中预测瘤切除风险具有显著的潜力.
- 现实世界EHR数据可以有效地用于开发强大的预测模型.
- 研究结果支持将ML纳入癌管理的个性化护理策略.
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