目的：基于机器学习的3种算法建立诊断预测模型，比较3种模型对前列腺癌的诊断价值。方法选择2008~2014年在中国人民解放军总医院进行前列腺穿刺活检的患者956例（其中前列腺癌463例，前列腺增生493例），采用Logistic回归分析，筛选出预测因子（年龄、游离之前列腺特异抗原、游离之前列腺特异抗原百分比、前列腺体积和前列腺特异性抗原密度）。应用基于机器学习的BP神经网络、Logistic回归和随机森林算法构建诊断预测模型，比较3种模型对前列腺癌的预测准确性。结果 Logistic回归、BP神经网络和随机森林模型对前列腺癌的诊断能力比任一单项指标都高，3种模型的灵敏度分别为77.5
作者：曹文哲；应俊；张亚慧；马海洋；陈广飞；周丹
来源：中国医疗设备 2016 年 31卷 4期
