【摘 要】
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目的:利用临床数据,通过机器学习建立辅助筛选模型,以提高胃癌早期诊断水平。方法:以5585例胃癌(ICD编码为C16*,A组)患者为研究对象,并从57657例非胃部恶性肿瘤(ICD编码为C*,
【机 构】
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中南大学湘雅医院,中南大学湘雅医学院,中南大学信息安全与大数据研究院,中南大学医疗大数据应用技术国家工程实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划“精准医学研究”重点专项（2016YFC0901705）;国家社会科学基金（13BTQ052）
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目的:利用临床数据,通过机器学习建立辅助筛选模型,以提高胃癌早期诊断水平。方法:以5585例胃癌(ICD编码为C16*,A组)患者为研究对象,并从57657例非胃部恶性肿瘤(ICD编码为C*,除C16*外)中随机选择6000例(B组),从47225例健康体检者中随机选择6000例非恶性肿瘤(C组),作为对照。从临床数据中抽取人口学(性别、年龄)、实验室检测(血常规检测、血脂/肝功能、肿瘤相关标志物、Hp等)等信息。利用Pearson相关性分析,对各指标与诊断之间的相关性进行分析。采用独立样本t检验,检测各
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