基于数据挖掘的鼻咽癌T_3～4分期风险预测模型构建

摘要

目的：探讨基于数据挖掘的鼻咽癌（NPC）T_3～4分期风险预测模型的构建及其在识别NPC高风险人群中的价值。方法：回顾性采集NPC病人326例，以8∶2的比例将其随机分为训练组和验证组。采用LASSO算法筛选NPC病人T_3～4分期的相关因素，对筛选出的因素进行logistic回归分析并构建风险预测模型。采用C指数（CI）、受试者工作特征曲线下面积（AUC）、校准曲线（CC）、决策曲线（DCA）对模型进行评价。结果：NPC风险预测模型训练组的CI=0.770、AUC=0.714、DCA净获益率为18%～80%、90%～98%，验证组的CI=0.835、AUC=0.781、DCA净获益率为28%～98%。结论：基于数据挖掘构建的NPC T_3～4分期风险预测模型在识别NPC高风险人群较为准确，可作为一种无创方法对NPC高危人群进行预测，并指导临床决策。

关键词

鼻咽肿瘤 / 风险预测模型 / 数据挖掘