【摘 要】
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研究背景及目的:胰腺癌是一种高度致死性的恶性肿瘤。外科手术切除是目前唯一的可以用来根治胰腺癌的潜在治疗手段。而接受根治手术的胰腺癌患者的预后往往和术后复发相关。本研究旨在通过基于多项临床参数的机器学习来建立术后复发风险预测模型。研究方法:收集和分析了自2013年1月至2017年12月在3家独立医疗机构接受根治性切除术的262例胰腺导管腺癌患者的临床数据。基于不同机器学习方法建立多种术后1年和2年复
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研究背景及目的:胰腺癌是一种高度致死性的恶性肿瘤。外科手术切除是目前唯一的可以用来根治胰腺癌的潜在治疗手段。而接受根治手术的胰腺癌患者的预后往往和术后复发相关。本研究旨在通过基于多项临床参数的机器学习来建立术后复发风险预测模型。研究方法:收集和分析了自2013年1月至2017年12月在3家独立医疗机构接受根治性切除术的262例胰腺导管腺癌患者的临床数据。基于不同机器学习方法建立多种术后1年和2年复发风险预测模型,其中机器学习方法包括逻辑回归,随机森林法,支持向量机,梯度推进机,k-近邻算法和神经网络法。同时比较了不同预测模型的预测效能,并选取了相应的最佳预测模型。研究结果:在预测胰腺癌术后复发风险方面,机器学习技术要优于传统的回归分析。在训练集中,随机森林法模型预测术后1年及2年复发风险要优于其他机器学习方法。在验证集中,支持向量机模型预测术后1年复发风险最优,其准确率为70.9%,受试者工作特征曲线下面积为0.733;k-近邻算法模型预测术后2年复发风险的准确率及受试者工作特征曲线下面积最高,分别为75.9%和0.661。研究结论:基于机器学习,本研究通过整合胰腺导管腺癌患者围手术期的临床病理特征建立术后复发风险预测模型,并验证了相应模型。这些预测模型将会为胰腺导管腺癌患者个性化术后监测方案的制定提供指导。
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