Cancer Innovation | 基于机器学习的肾癌预后和转移模型

Machine learning-based prognostic and metastasis models of kidney cancer

基于机器学习的肾癌预后和转移模型

文章类型：Original Article

文章链接：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/cai2.22

摘要

本研究采用美国SEER（监测、流行病学和最终结果）数据库12394例肾癌患者数据构建研究队列，结合统计学方法和临床经验筛选肾癌生存与预后相关因素，开发了8种机器学习模型（支持向量机、逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost、AdaBoost、K最近邻和多层感知器）以预测肾癌的生存和转移，并利用6个评价指标（准确度、精密度、灵敏度、特异性、F1 评分和 AUROC）验证、评估和优化模型。为肾癌患者的早期干预提供决策支持。

关键词

机器学习, 肾癌, 生存, 转移, 预后模型

图片摘要

引用格式

Zhang Y, Hong N, Huang S, Wu J, Gao J, Xu Z, et al. Machine learning‐based prognostic and metastasis models of kidney cancer. Cancer Innovation. 2022;1–11. https://doi.org/10.1002/cai2.22

摘要

陈萌教授

国家癌症中心/中国医学科学院肿瘤医院 肿瘤大数据中心 副主任；

美国德克萨斯州大学MD 安德生癌症中心生物医学/统计学博士；

美国MD安德生癌症中心临床化学研究员，持美国病理检验协会临床化学专家执照；

历任MD 安德生癌症中心讲师, 美国New Hampshire大学助理教授；

长期从事癌症大数据和分子流行病研究，以及临床检验和实验室管理工作，在中国和美国主持多项科研课题，在国际核心期刊发表文章40篇，其中一作/通讯20篇；

四次获得美国癌症研究协会（AACR）青年学者奖，两次获得美国临床化学协会（AACC）医院管理奖；

国家抗肿瘤药物临床应用专家委员会委员；

期刊简介

Cancer Innovation《肿瘤创新（英文）》是清华大学出版社与 Wiley战略合作下出版的一本跨学科的开放获取（OA）英文期刊，也是博鳌肿瘤创新研究院的官方出版物。Cancer Innovation 致力于发表基础研究和临床肿瘤学领域创新且具有重大意义的研究成果，并关注工学、信息学、药学、生物学等多学科交叉的肿瘤创新研究，肿瘤学与其他医学亚专科之间的跨专业融合研究及共病管理，肿瘤预防、诊断、治疗与管理的新观点、新理念、新方法、新模式等最新研究成果和创新产出。期刊力求涵盖全球肿瘤学专家关心的国际热点问题，方便国内外研究者更精准、更高效地发表自己新颖性研究成果；推广新理念，发展新技术，创用新模式，同时搭建国际肿瘤创新学术交流平台，助力全球健康一体化的发展。

Cancer Innovation 名誉主编由中国工程院院士、国家癌症中心/中国医学科学院肿瘤医院国家新药（抗肿瘤）临床研究中心主任徐兵河院士，中国工程院院士、北京大学国际癌症研究院院长、北京大学健康医疗大数据国家研究院院长詹启敏院士，以及中国工程院院士、中科院上海药物研究所丁健院士共同担任，主编由国家癌症中心/中国医学科学院肿瘤医院马飞教授担任。

期刊发表论文类型多元，包括Original Article, Review，Clinical Guideline，Technical Report，Case Report，Commentary，News，Editorial，Study Protocol与Meta-Analysis，并采用自由格式投稿的模式，减轻作者负担。此外， Cancer Innovation 2022年-2024年免收文章出版费（APC）。

关于投稿

Cancer Innovation 竭诚欢迎广大科研工作者、医生、研究生积极向期刊投稿！

官方主页：

https://onlinelibrary.wiley.com/journal/27709183

投稿系统：

https://mc.manuscriptcentral.com/cancerinnovation

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内容 | CI期刊编辑部

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