【摘 要】
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目的 探讨机器学习模型在慢性胰腺炎（CP）患者发生胰管结石风险预测中的效能。方法 回顾性分析2016年1月-2021年1月因CP就诊于兰州大学第一医院患者的临床资料。通过基于支持向量机的递归特征消除法（RFE）筛选预测因子，使用4种机器学习模型拟合，受试者操作特征（ROC）曲线评估模型准确性。结果 纳入患者128例，其中发生胰管结石患者44例，对照组84例。5倍交叉验证的RFE显示吸烟、糖尿病、胰
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（32160255）； 甘肃省科技重大专项资助项目（1602FKDA001）； 兰州市人才创新创业基金资助项目（2018-RC13）； 兰州大学第一医院院内基金资助项目（ldyyyn2018-16）；
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目的 探讨机器学习模型在慢性胰腺炎（CP）患者发生胰管结石风险预测中的效能。方法 回顾性分析2016年1月-2021年1月因CP就诊于兰州大学第一医院患者的临床资料。通过基于支持向量机的递归特征消除法（RFE）筛选预测因子，使用4种机器学习模型拟合，受试者操作特征（ROC）曲线评估模型准确性。结果 纳入患者128例，其中发生胰管结石患者44例，对照组84例。5倍交叉验证的RFE显示吸烟、糖尿病、胰腺假性囊肿、胰管引流、胰腺钙化、胰管直径是最相关的6个预测因子。建立4种机器学习模型的ROC曲线，随机森林模型在验证集的曲线下面积最大。结结论 随机森林模型为预测CP发生胰管结石风险概率的有效机器学习模型。当胰管直径达到4.10 mm后，发生胰管结石的风险概率均大于50%。
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