【摘 要】
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目的 基于真实世界数据和机器学习技术，构建拉帕替尼治疗乳腺癌患者的无进展生存期（PFS）预测模型。方法 回顾性收集复旦大学附属肿瘤医院2016年7月至2017年6月收治的150例患者。预测模型的结局指标为患者PFS是否≤1年。使用序列前向选择算法进行特征选择，并比较极限梯度提升（XGBoost）、分类提升（CatBoost）、随机森林（RF）、光梯度提升机（LightGBM）、梯度提升决策树（GB
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2020YFC2005503）；
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目的 基于真实世界数据和机器学习技术，构建拉帕替尼治疗乳腺癌患者的无进展生存期（PFS）预测模型。方法 回顾性收集复旦大学附属肿瘤医院2016年7月至2017年6月收治的150例患者。预测模型的结局指标为患者PFS是否≤1年。使用序列前向选择算法进行特征选择，并比较极限梯度提升（XGBoost）、分类提升（CatBoost）、随机森林（RF）、光梯度提升机（LightGBM）、梯度提升决策树（GBDT）、逻辑回归（LR）、支持向量机（SVR）、人工神经网络（ANN）和TabNet算法的预测性能。结果挖掘得到重要变量包括给药方案、年龄、化疗次数、是否同服蒽环类药物、是否同服铂类药物、雌激素受体、肿瘤分期、转移部位数量。XGBoost模型预测性能最佳，对PFS≤1年的预测准确率为93%，召回率为87%；对PFS＞1年的预测准确率为71%，召回率为83%。结论本研究构建的拉帕替尼治疗乳腺癌患者的预后预测模型性能和稳健性良好，可为乳腺癌临床治疗提供更好的辅助决策依据。
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