【摘 要】
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目的:近年来,结直肠癌发病率和死亡率不断上升,临床分期系统逐渐更新,结直肠癌的个性化诊疗与预测成为研究热点。本研究基于患者相似性分析,利用概念相似性方法实现患者相似人群匹配和临床分期预测。为医生针对患者制定个性化的精准治疗方案提供技术支撑。方法:本研究使用2010年11月至2016年7月在山东省立医院确诊的结直肠癌患者临床数据,将形式概念分析与患者相似性分析相结合,采用概念相似性算法计算患者间的相
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目的:近年来,结直肠癌发病率和死亡率不断上升,临床分期系统逐渐更新,结直肠癌的个性化诊疗与预测成为研究热点。本研究基于患者相似性分析,利用概念相似性方法实现患者相似人群匹配和临床分期预测。为医生针对患者制定个性化的精准治疗方案提供技术支撑。方法:本研究使用2010年11月至2016年7月在山东省立医院确诊的结直肠癌患者临床数据,将形式概念分析与患者相似性分析相结合,采用概念相似性算法计算患者间的相似值,实现患者相似人群匹配和临床分期预测。并与KNN算法进行比较,采用混淆矩阵等指标对预测结果进行评价。数据的分析与评价均在R3.6.3中完成。结果:建立基于训练集的结直肠癌案例库,案例库中一共包含13634个概念,每个概念都有对象集和属性集的描述。针对测试集目标患者匹配患者相似人群,并对其特征进行描述,例如第705号目标患者的相似患者有第216号患者、276号患者、426号患者、554号患者和663号患者。他们的共同特征是年龄在60-70岁、肿瘤分化程度为中分化、肿瘤组织学类型为腺癌、T1分期、淋巴结个数大于10、CEA值高于5 ng/mL、CA199值高于37 U/mL、无淋巴血管侵犯和淋巴结转移度小于0.13。同时对患者的临床分期进行了预测,测试集的300位目标患者中有265位患者的分类预测结果正确,总体预测精度Micro-F1的值为0.883,Macro-F1=0.746。而 KNN 算法的预测精度 Micro-F1 的值为 0.912、Macro-F1=0.752。而对于小样本类别,例如ⅢA期类别中,概念相似性算法的预测精度为F1=0.769,而KNN算法预测精度为F1=0.667。结论:本研究通过构建概念格案例库对结直肠癌患者进行相似性分析,解决了个性化诊疗系统中历史病人分类匹配的问题,具有一定的医疗和临床使用价值。通过方法的比较得出,概念相似性算法在小样本类别中具有较好的预测精度,证实了患者相似性预测模型的可行性,为医生进行分期诊断时提供一定的参考。
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