| 摘 要： | 目的 建立基于机器学习的慢性阻塞性肺疾病(简称慢阻肺)患者合并肺癌风险的预测模型,探索慢阻肺患者罹患肺癌的高风险因素,为早期发现慢阻肺患者肺癌发病风险提供智能预警奠定基础。方法 回顾分析2010年—2021年就诊于大连医科大学附属第二医院的共154例患者,其中慢阻肺组99例,慢阻肺合并肺癌组55例。患者均进行胸部高分辨率电子计算机断层扫描(high resolution computed tomography,HRCT)及肺功能测试。主要分析:(1)两组患者的年龄、体重指数(body mass index,BMI)、吸烟指数等基本信息、实验室检查结果、肺功能及胸部HRCT定量参数之间的差异是否具有统计学意义;(2)使用单因素和二元logistic回归方法分析慢阻肺患者患肺癌的高风险因素指标;(3)使用logistic回归和Gaussian过程等机器学习方法建立慢阻肺患者合并肺癌风险的预测模型。结果 基于统计学和logistic回归方法分析,BMI下降、全肺气肿指数增大、全肺平均密度增高、用力肺活量及凝血酶原时间百分比活动度增加是慢阻肺患者合并肺癌的危险因素。基于慢阻肺患者合并肺癌的机器...
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