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、DC...
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