使用机器学习方法预测癌症死亡率:全球对伊朗分析
Hossein Sadeghi1, Fatemeh Seif2
1Department of Physics, Faculty of Sciences, Arak University, Arak, 38156-8-8349, Iran. H-Sadeghi@araku.ac.ir.
机器学习模型准确地预测了全球和伊朗的癌症死亡率. XGBoost表现出卓越的表现,突出了区域因素的影响,并为个性化癌症护理策略提供了信息.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 数据科学数据科学数据科学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 癌症是一个重大的全球健康挑战,在世界各地的结果各不相同.
- 癌症发病率,死亡率和生存率的区域差异需要局部分析.
- 机器学习 (ML) 提供了一种强大的方法来分析复杂的癌症数据,以改善预测.
研究的目的:
- 使用ML模型提高癌症死亡率的预测准确度.
- 为了比较全球与伊朗特定癌症数据集的ML模型性能.
- 调查ML在预测第二次原发性癌症 (SPC) 风险方面的实用性.
主要方法:
- 利用了来自全球癌症观测站 (GLOBOCAN) 和伊朗国家癌症登记处 (INCR) 的数据集.
- 评估了XGBoost,随机森林和支持矢量机器用于癌症结果预测.
- 使用[公式:参见文本]和AUC-ROC等指标评估了ML模型的性能.
主要成果:
- 与伊朗特定数据相比,XGBoost在全球范围内表现出优异的预测性能 ([公式:参见文本] = 0.83,AUC-ROC = 0.93),而伊朗的具体数据 ([公式:参见文本] = 0.79,AUC-ROC = 0.89).
- 确定了特定区域的风险因素,如阿尔达比尔的Helicobacter pylori,影响癌症的结果.
- 二次原发性癌症 (SPC) 风险的关键预测因素包括辐射剂量,年龄和遗传突变.
结论:
- ML对个性化癌症治疗计划和改善患者护理具有重大潜力.
- 解决数据不平衡和区域差异对于在瘤学中有效实施ML至关重要.
- 研究结果为决策者和医疗保健提供者提供了宝贵的见解,以减少全球癌症负担.
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