使用基于决策树的机器学习来预测患有I-II期乳腺癌的老年女性的长期生存率
Hyuna Yoon1, Yeijin Kim2, Sola Han2
1Health Outcomes Division, College of Pharmacy, The University of Texas at Austin, Austin, TX, USA; Department of Regulatory Science, Graduate School, Kyung Hee University, Seoul, Republic of Korea; Institute of Regulatory Innovation through Science (IRIS), Kyung Hee University, Seoul, Republic of Korea; College of Pharmacy, Kyung Hee University, Seoul, Republic of Korea.
机器学习模型预测早期乳腺癌的老年女性的死亡率. 年龄,查和充血性心力衰竭是这些乳腺癌患者全因死亡率的关键因素.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 老年病的医生 老年病的医生
- 心脏病学 心脏病学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 预测早期乳腺癌的老年妇女的生存率对于个性化护理至关重要.
- 心血管疾病 (CVD) 是该人口中主要的非癌症死亡原因.
- 衰老的异质性需要定制的预测模型.
研究的目的:
- 开发和验证机器学习 (ML) 模型,以预测所有原因,乳腺癌相关和心血管疾病相关的死亡率.
- 为两个年龄组 (66-79岁和≥80岁) 创建单独的模型,以解释衰老异质性.
- 使用SEER-Medicare数据库对美国人口水平分析早期 (I-II),激素受体阳性乳腺癌.
主要方法:
- 利用了2006-2019年SEER-Medicare数据库,用于被诊断为I-II阶段乳腺癌,开始辅助内分泌治疗 (AET) 的66岁以上的女性.
- 开发了使用基于决策树的算法 (特别是两个年龄组的随机生存森林 - RSF) 的生存预测模型.
- 评估模型性能使用接收器操作特征曲线 (AUROC) 下的平均面积,并通过Shapley附加解释增强可解释性.
主要成果:
- 六个ML模型实现了平均AUROC>0.7,证明了强大的预测性能.
- 所有原因死亡率的关键预测因素包括年龄,怀疑疾病的查和两个年龄组的充血性心力衰竭.
- 瘤大小,癌症阶段和二次恶性瘤预测了乳腺癌死亡率,而心脏病预测了心血管疾病死亡率.
结论:
- ML模型,特别是RSF,有效预测早期乳腺癌老年妇女的死亡结果.
- 年龄,疑似疾病的查和充血性心力衰竭是所有原因死亡率的重要预测因素.
- 这些发现可以为老年乳腺癌患者提供有针对性的心脏瘤治疗策略.
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