文献类型：期刊文章

作　　者：张浩轩[1,2] 陆进[1,2] 蒋成义[3] 方美芳[3]

ZHANG Haoxuan;LU Jin;JIANG Chengyi;FANG Meifang(Department of Human Anatomy,Bengbu Medical College,Bengbu 233030,China;Anhui Provincial Key Laboratory of Digital Medicine and Smart Health,Bengbu Medical College,Bengbu 233030,China;First Affiliated Hospital of Bengbu Medical College,Bengbu 233030,China)

机构地区：[1]蚌埠医学院人体解剖学教研室,安徽蚌埠233030 [2]蚌埠医学院数字医学与智慧健康安徽省重点实验室,安徽蚌埠233030 [3]蚌埠医学院第一附属医院,安徽蚌埠233030

出　　处：《南方医科大学学报》

基　　金：安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2020A0553);蚌埠医学院厅级重点实验室开放课题基金项目(AHCM2022Z004)。

年　　份：2023

卷　　号：43

期　　号：2

起止页码：271-279

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EAPJ、EMBASE、IC、JST、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的 利用人工智能(AI)技术筛选鼻咽癌(NPC)患者死亡的危险因素,并构建风险预测模型。方法 基于SEER数据库(1973~2015)NPC患者的临床数据;采用SPSS 25.0软件对数据进行处理,并按7∶3随机分为建模组和验证组;利用R软件对建模组数据采用极限梯度提升(XGBoost)、决策树(DT)、套索算法(LASSO)与随机森林(RF)等4种AI算法筛选NPC患者死亡的危险因素,并构建风险预测模型。用C-指数(C-index)、决策曲线分析(DCA)、受试者工作特征曲线(ROC)和校准曲线(CC)等4种方式对模型进行内部评价;利用验证组数据和搜集的临床数据对模型进行内部验证与外部验证。结果 共纳入2116例NPC患者的临床数据(建模组1484例;验证组632例);建模组数据筛选影响NPC患者死亡的危险因素有年龄、种族、性别、Stage_M、Stage_T和Stage_N,利用其构建NPC风险预测模型的内部评价的C-index为0.76、ROC曲线下面积AUC=0.74、DCA净获益率为9%~93%,内部验证的C-index为0.740、ROC曲线下面积AUC=0.749、DCA净获益率为3%~89%,且CC高度一致;外部验证数据的C-index为0.943;DCA净获益率为(3%~97%);ROC曲线下面积AUC=0.851;而CC显示预测值与真实值之间具有良好的一致性。结论 性别、年龄、种族以及TNM分期是NPC患者死亡的危险因素,而NPC风险预测模型具有准确性、一致性、区分性与实用性等价值。

关 键 词：鼻咽癌 预测模型  列线图 危险因素  人工智能

分 类 号：R739.63] TP18[临床医学类]