【摘 要】
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目的 基于机器学习建立顺铂持续期化疗引起的恶心呕吐（chemotherapy-induced nausea and vomiting, CINV）预测模型，为临床止吐药物的选择提供用药依据。方法 回顾收集2018年7月～2022年10月天津医科大学总医院肿瘤科接收以顺铂为基础化疗方案的74名患者的临床信息作为变量，采用主成分分析（principal component analysis, PCA）
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目资助（81102447）；
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目的 基于机器学习建立顺铂持续期化疗引起的恶心呕吐（chemotherapy-induced nausea and vomiting, CINV）预测模型，为临床止吐药物的选择提供用药依据。方法 回顾收集2018年7月～2022年10月天津医科大学总医院肿瘤科接收以顺铂为基础化疗方案的74名患者的临床信息作为变量，采用主成分分析（principal component analysis, PCA）降低变量维度，应用交叉验证重复训练，分别建立支持向量机（support vector machine, SVM）、随机森林（random forest, RF）、K最近邻（K near neighbor, KNN）、朴素贝叶斯（naive bayes, NB）及决策树（decision tree, DT）预测模型，比较5种模型对顺铂持续期CINV预测的准确性。结果 采用PCA将41个变量降维获得4个主成分，NB的准确度、AUC值和灵敏度最大，分别为84.21%、0.916 7%、100%。RF的F1值最大，NB次之，分别为86.96%、85.71%。结论 基于机器学习建立的5种预测模型，NB模型性能最佳，可为顺铂CINV的预防提供参考。
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