数据挖掘技术在预测鼻咽癌患者5年生存状态中的应用.pdf

四川医学年月第卷第期,,.,. · ·
论著
数据挖掘技术在预测鼻咽癌患者年生存状态中的应用
高云,杨胜利,何蓉,朱江红,何兴平,代军,彭明尧,胡军,庞洁,苏敏
攀枝花市中心医院肿瘤科,耳鼻喉科,攀枝花
【摘要】目的运用数据挖掘技术分析与鼻咽癌患者预后有关的各种因素,建立预测鼻因癌患者年生存状态的
预测模型并评价其效果。方法收集从年月~年月在我院接受诊治的例鼻咽癌患者的资料。将所
有病例分为两组:一组作为训练样本,用于筛选变量及建立预测模型,参与数据挖掘过程,共计例;一组作为验证样
本,用于评价模型效果,不参与数据挖掘过程,共计例。数据挖掘过程中所采用技术包括单因素分析、回归分析
及人工神经网络。结果单因素分析显示年龄、分期、分期、分期、福州分期、评分、颅底骨质破坏、颅
神经损伤、咽旁间隙侵犯、确诊到放疗时间、鼻咽疗效、颈部淋巴结疗效共项指标与鼻咽癌患者的年生存状态相关
.。验证组验证显示,回归模型预测患者年生存状态的准确率、敏感度和特异度分别为.% 、.%
和% ,而模型预测患者年生存状态的准确率、敏感度和特异度分别为.% 、盯.%和% 。结论数据挖掘
技术可从与鼻咽癌患者预后相关的大量信息中挖掘出有意义的指标,并利用这些指标建立预测模型来判断患者年后的
生存状态。模型的效能优于回归模型。
【关键词】鼻咽癌;生存状态;数据挖掘;人工神经网络;回归
【中图分类号】. 【文献标识码】【文章编号】
.,
—,,.,,,
【】,
.
..
,—
.,—
. ,,,,,
,,,,,
,,..
,,.% ,.%
% ,.% 、.% % . .
,
..
【;;;;
鼻咽癌,好发于中样,这就会产生大量的数据和海量的信息,采用何种手
青年,局部生长快,远处转移率高,病死率占全部恶性段对这些海量信息进行分析、综合,发现数据之间潜在
肿瘤病死率的.% ,居第位¨。尽管鼻咽癌对放关系,最终形成可供临床使用的决策知识成为当务之
射治疗比较敏感,目前放射治疗技术也较以前有了明急,数据挖掘,就是为顺应这种需要
显的进步,且同时采用了以放疗为主的同步或序贯放应运而生发展起来的数据处理技术。
化疗等综合治疗措施,但仍有较高的局部未控、复发和
资料与方法
远处转移率,患者年生存率仍徘徊在%左右。
但是与鼻咽癌患者生存状态相关的指标多种多. 一般资料:从年月~年月在我院
【基金项目】四川省卫生厅科学研究项目编号:;攀枝花市科技服务民生行动项目编号:—
· · 四川医学年月第卷第期,,.,.
接受诊治的鼻咽癌患者共有例,其中有例患回归分析:应用统计软件,对单因
者满足以下人组标准:经鼻咽镜活检病理证实为鼻咽素分析筛选出的有统计学差异的观察指标进行二元
癌;初诊患者;接受放疗;研究所需各项临床资料齐全; 回归分析采用方法,从
从治疗结束随访满年。例患者因为不满足入组标而进一步筛选出影响年生存状态的变量,并利用这
准而被排除在研究外,其中有例失访。例入组患些变量对训练样本进行建模,构建出回归预测
者中男例,女例男:女:,年龄—岁, 模型。将验证样本代人回归预测模型并得出
中位数岁。随访截止于年月,至随访预测值治疗后年时死亡