【摘 要】
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背景前列腺癌是男性泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤之一,其与前列腺增生之间的快速鉴别是临床面临的难题之一,需要可靠方法进行分类预测。目的基于XGBoost算法构建前列腺癌与
【机 构】
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解放军总医院医学创新研究部医学大数据研究中心,解放军总医院第一医学中心泌尿外科
【基金项目】
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解放军总医院医疗大数据与人工智能研发项目(2019MBD-030)。
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背景前列腺癌是男性泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤之一,其与前列腺增生之间的快速鉴别是临床面临的难题之一,需要可靠方法进行分类预测。目的基于XGBoost算法构建前列腺癌与前列腺增生的分类预测模型,识别癌症风险因素并分析其在早期诊断中的应用价值。方法于"前列腺癌数据集"(2019年由解放军总医院国家临床医学科学数据中心,国家人口与健康科学数据共享平台提供)中获取前列腺癌与前列腺增生患者的临床数据,在数据预处理基础上按照7∶3划分训练集和测试集;应用XGBoost算法构建前列腺癌与前列腺增生的分类模型;基于
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