【摘 要】
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目的本研究基于不同机器学习算法建立皮肤黑色素瘤预后预测模型,评估不同模型的预测效能,以指导临床医师合理评估患者的预后情况以及筛选高风险患者,并通过采取相应治疗措施进一步提高患者生存率。方法收集SEER数据库中2004-2013年间确诊为皮肤黑色素瘤患者的资料,选取确诊时年龄、性别、种族、发病部位、Breslow厚度、溃疡、AJCC7thTNM分期、原发肿瘤（T）、区域淋巴结（N）和远处转移（M）、
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目的本研究基于不同机器学习算法建立皮肤黑色素瘤预后预测模型,评估不同模型的预测效能,以指导临床医师合理评估患者的预后情况以及筛选高风险患者,并通过采取相应治疗措施进一步提高患者生存率。方法收集SEER数据库中2004-2013年间确诊为皮肤黑色素瘤患者的资料,选取确诊时年龄、性别、种族、发病部位、Breslow厚度、溃疡、AJCC7thTNM分期、原发肿瘤（T）、区域淋巴结（N）和远处转移（M）、手术信息、放疗情况、是否化疗、生存时间、生存状态等变量进行回顾性分析,利用机器学习中的决策树、朴素贝叶斯、K近邻、随机森林和深度学习算法,建立预测皮肤黑色素瘤5年生存状态的模型,使用10倍交叉验证法对模型效能进行验证,评估不同模型的预测效能。结果1.共纳入研究对象93679例,其中包括训练集（n=65576,70%）和测试集（n=28103,30%）,两组数据无显著性差异（P＞0.05）。2.本研究中男性患者50654例,女性患者43025例,男女患病之比约为1.2:1.0;确诊时年龄0～99岁,中位年龄56岁;白人患者患病率最高,占98.7%;发病部位大多位于四肢（46.6%）和躯干（35.6%）;有12.2%的患者病灶处发生溃疡;TNM分期为Ⅰ期和Ⅱ期的共有86057例,占91.9%;最终有98.4%的患者选择了手术治疗。所有患者的5年生存率为92.4%。3.本研究所选取的性别、种族、年龄、部位、溃疡、Breslow厚度、TNM分期、原发肿瘤（T）、区域淋巴结（N）和全身转移（M）、手术信息、放疗情况、是否化疗等变量在存活组和死亡组存在着差异,且差异有统计学意义（P＜0.05）。4.在本研究中,决策树、朴素贝叶斯、K近邻、随机森林和深度学习模型的受试者工作特征曲线下面积分别为0.858,0.904,0.793,0.920和0.912,准确率分别为 93.56%,88.10%,87.73%,93.86%和 93.73%。结论1.基于大数据利用五种不同机器学习算法建立皮肤黑色素瘤的预后预测模型,提供了一种与传统统计学方法不同的预测工具。2.五种预测模型的性能优良程度依次为随机森林模型、深度学习模型、朴素贝叶斯模型、决策树模型、K近邻模型。3.本研究开发的人工智能辅助预后预测系统推广后可以辅助临床医师筛查高危患者,为皮肤黑色素瘤患者提供精准的个体化治疗以及个性化的预后管理方式,以便进一步提高患者生存率。
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