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机器学习在组织学阳性库欣病术后即刻缓解的术前预测中的应用( Machine Learning in Preoperative Prediction of Postoperative Immediate Remission of Histology-Positive Cushing s Disease )
W Zhang M Sun Y Fan H Wang R Wang
背景：目前还没有使用机器学习(ML)方法来预测组织学阳性的库欣病(CD)患者经蝶手术(TSS)后立即缓解的精确模型。目的：本研究旨在设计并评估一个基于ML的模型，以预测CD患者TSS后的术前立即缓解。方法对北京协和医院20年来（2000年2月至2019年9月）接受TSS治疗的CD患者1045例进行研究。总共有9个ML分类器被应用于建立模型，用于术前预测立即缓解与术前因素。利用接收机工作特性(ROC)曲线(AUC)下的面积来评价模型的性能。用AUC评价了每个基于ML的模型的性能。结果总即时缓解率为73.3%（766/1045）。logistic单因素分析显示，首次手术(P<0.001)、术前MRI侵犯海绵窦(P<0.001)、肿瘤大小(P<0.001)、术前ACTH(P=0.008)、病程(P=0.010)与即刻缓解有显著相关。模型的AUCs在0.664-0.743之间。采用首次手术、术前MRI侵犯海绵窦、肿瘤大小和术前ACTH四个因素叠加集成法，获得最大AUC为0.743，即最佳表现。结论：我们建立了一个以ML为基础的模型，可用于CD患者术前即刻缓解的预测。
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