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基于AI技術(shù)的癌癥風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng)的應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2025-06-04 00:30
   目的癌癥是嚴(yán)重危害人們健康的復(fù)雜疾病,建立便捷有效的癌癥風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)以進(jìn)行癌癥的預(yù)防和早期診斷是目前在癌癥研究中所面臨的重大挑戰(zhàn)性問題。方法本文根據(jù)某醫(yī)院的常規(guī)血檢驗(yàn)數(shù)據(jù)(包括非癌癥人群和癌癥患者),通過非線性數(shù)理統(tǒng)計(jì)與分析方法提出基于檢查數(shù)據(jù)的癌癥風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。結(jié)果通過該風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)可以有效區(qū)分癌癥高風(fēng)險(xiǎn)人群,在多家醫(yī)院數(shù)據(jù)的測試中特異度達(dá)到96%,靈敏度為91%,ROC曲線的AUC達(dá)到0.96以上,高于常用腫瘤標(biāo)志物的指標(biāo)。結(jié)論根據(jù)所建立的癌癥風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)建立人工智能(AI)技術(shù)的癌癥風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)警系統(tǒng),對(duì)普通人群提供便捷動(dòng)態(tài)的癌癥風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)。

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

圖1 數(shù)據(jù)基本情況

圖1 數(shù)據(jù)基本情況

本研究通過某醫(yī)院采集的非癌人群(常規(guī)體檢的健康人群)和癌癥患者(癌癥確診前患者或初次入院癌癥患者)的血常規(guī)5分類和血生化12項(xiàng)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。共包括非癌人群25000例,癌癥患者5000例,其中非癌人群中男性占62.4%,平均年齡為42歲,女性占37.6%,平均年齡為40歲(圖1A....


圖2 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖2 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)結(jié)果

通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析,可以看到一些指標(biāo)在非癌癥人群和癌癥患者中表現(xiàn)出不同的分布規(guī)律(圖2A),大部分檢驗(yàn)項(xiàng)的平均值在2組人群中有明顯區(qū)別(圖2B)。此外,每個(gè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)在癌癥患者中的方差普遍高于在非癌癥患者中的方差(圖2C),顯示非癌癥人群的高度差異性。為了檢驗(yàn)所建立癌癥風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),將數(shù)....


圖3 統(tǒng)計(jì)結(jié)果

圖3 統(tǒng)計(jì)結(jié)果

為了檢驗(yàn)所建立癌癥風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),將數(shù)據(jù)隨機(jī)分為2組:訓(xùn)練組(60%)和檢驗(yàn)組(40%),癌癥患者和非癌癥人群都以同樣的比例進(jìn)行數(shù)據(jù)分組。首先,計(jì)算數(shù)據(jù)中所有人的相對(duì)熵指標(biāo)S,通過比較癌癥人群和非癌癥人群相對(duì)熵指標(biāo)的分布可以看到2組人群的相對(duì)熵分布有明顯的區(qū)別,癌癥人群的熵比非癌癥人群....



本文編號(hào):4049046

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