【摘 要】
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背景:头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）远处转移风险的正确评估对于制定个性化治疗方案和预后评估有重要意义。本研究的目的是探寻影响头颈部鳞状细胞癌远处转移的危险因素并利用机器学习方法建立预测模型。材料和方法:我们设计了一项回顾性横断面研究,研究队列来自SEER（隶属于美国国立癌症研究所）数据库。通过我们的纳入标准,共31060个头颈癌病例纳入本研究。我们分别构建了决策树（DT）、XGBoost（XGB）
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背景:头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）远处转移风险的正确评估对于制定个性化治疗方案和预后评估有重要意义。本研究的目的是探寻影响头颈部鳞状细胞癌远处转移的危险因素并利用机器学习方法建立预测模型。材料和方法:我们设计了一项回顾性横断面研究,研究队列来自SEER（隶属于美国国立癌症研究所）数据库。通过我们的纳入标准,共31060个头颈癌病例纳入本研究。我们分别构建了决策树（DT）、XGBoost（XGB）、随机森林（RF）、神经网络（NN）四个机器学习模型预测HNSCC患者远处转移风险,并比较了四种模型的性能。本研究使用精确度、准确率、召回率和F1值评价模型的效能。使用曲线下面积（AUC）和受试者工作特征（ROC）曲线对比验证了模型的鉴定能力及临床实用性。结果:1.logistic单因素分析结果显示:年龄、种族、发病部位、肿瘤分级、放射性治疗、化学治疗、手术治疗、T分期、区域淋巴结受累等因素都是HNSCC患者远处转移的影响因素（P值均＜0.05）;2.l o g i s t i c多因素分析结果显示:年龄大于7 0岁、黑人、原发部位为口咽、下咽和鼻咽的肿瘤、肿瘤临床分期为II级～III级、化学治疗、晚期T分类、区域淋巴结受累等因素容易造成头颈部鳞癌患者的远处转移;3.所有算法的平均正确率为7 7%,其中N N的正确率最高,为8 1.3 0 8。四种模型中,XGB、NN模型的准确度和正确率均较好,DT模型准确度较低。在4个模型中,XGB模型的AUC值最高,为0.851;DT模型的AUC值最低,为0.681。4种模型的受试者工作特征曲线（AUC）下面积在0.6 8 1～0.8 5 1之间。X G B o o s t的预测效果最好（A U C=0.8 5 1）。模型的召回率在0.7以上,其中XGB模型的准确率最高,为0.858,DT的召回率最低,为0.7 3 5。在F 1值方面,X G B模型的表现也最好。结论:XGBoost算法的分类准确率最高,此类机器学习方法具有预测远处转移的能力。机器学习算法的应用可以对头颈癌患者进行分层,有利于制定个体化治疗计划。
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