基于8种算法的中晚期结直肠癌死亡风险预测模型的构建

张孜; 张璟; 孙康宁; 祝文倩; 赵泽坤; 王文军

doi:10.13705/j.issn.1671-6825.2025.04.152

郑州大学学报（医学版） ›› 2026, Vol. 0 ›› Issue (03) : 108 -112. DOI: 10.13705/j.issn.1671-6825.2025.04.152

基于8种算法的中晚期结直肠癌死亡风险预测模型的构建

张孜, 张璟, 孙康宁, 祝文倩, 赵泽坤, 王文军

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

目的:构建中晚期结直肠癌死亡风险预测模型。方法:采用多阶段分层随机整群抽样,选取2019年9月至2021年12月山东省5个城市11所三级医院的中晚期结直肠癌患者416例,3年内生存254例,死亡162例。按7∶3随机分为训练集和测试集。基于训练集数据,采用LASSO回归筛选预测因子,然后采用决策树(DT)、随机森林(RF)、LightGBM(LGBM)、AdaBoost、Logistic回归、CatBoost、XGBoost(XGB)和支持向量机(SVM)8种算法构建死亡风险预测模型。结果:LASSO回归筛选出放疗、化疗、手术、转移状态等4个预测因子。利用这4个因子构建的DT、RF、LGBM、AdaBoost、Logistic、CatBoost、XGB和SVM模型,测试集ROC曲线的AUC(95%CI)分别为0.841(0.776～0.905)、0.924(0.890～0.966)、0.928(0.888～0.970)、0.932(0.892～0.973)、0.941(0.803～0.978)、0.917(0.869～0.965)、0.936(0.898～0.978)、0.889(0.823～0.955),其中Logistic模型最优,准确率、精确率、召回率和F1分别为0.864、0.878、0.976和0.835,放疗、化疗、手术、转移状态的SHAP值分别为0.186、0.148、0.138和0.052。结论:Logistic法构建的中晚期结直肠癌死亡风险预测模型性能最优。