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胆囊癌是胆道系统最常见的恶性肿瘤,根治性手术切除是目前胆囊癌唯一有效的治疗手段,但效果欠佳。识别胆囊癌患者的关键预后因素,建立一种个体化、准确的生存预测模型,对于胆囊癌患者预后评估、治疗方案选择及临床决策支持具有重要的指导意义。目前常用的肿瘤TNM分期预测价值有限;Cox回归模型是最常用、最经典的生存分析方法,但难以建立预后变量之间的关联关系。列线图及贝叶斯网络等机器学习方法近年来逐渐用于建立胆囊癌的生存预测模型,显示出了一定先进性,但模型的精确度及临床应用仍需要进一步验证。建立我国胆囊癌多中心大样本数据库,基于机器学习算法建立更精准的生存预测模型以指导胆囊癌临床决策是今后研究的主要方向。

作者:耿智敏;李起;张震;司书宾;蔡志强;赵亚玲;汤朝晖

来源:中华外科杂志 2020 年 58卷 8期

知识库介绍

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作者:
耿智敏;李起;张震;司书宾;蔡志强;赵亚玲;汤朝晖
来源:
中华外科杂志 2020 年 58卷 8期
标签:
胆囊肿瘤 贝叶斯定理 生存预测模型 列线图 机器学习 Gallbladder neoplasms Bayes theorem Survival prediction model Nomogram Machine learning
胆囊癌是胆道系统最常见的恶性肿瘤,根治性手术切除是目前胆囊癌唯一有效的治疗手段,但效果欠佳。识别胆囊癌患者的关键预后因素,建立一种个体化、准确的生存预测模型,对于胆囊癌患者预后评估、治疗方案选择及临床决策支持具有重要的指导意义。目前常用的肿瘤TNM分期预测价值有限;Cox回归模型是最常用、最经典的生存分析方法,但难以建立预后变量之间的关联关系。列线图及贝叶斯网络等机器学习方法近年来逐渐用于建立胆囊癌的生存预测模型,显示出了一定先进性,但模型的精确度及临床应用仍需要进一步验证。建立我国胆囊癌多中心大样本数据库,基于机器学习算法建立更精准的生存预测模型以指导胆囊癌临床决策是今后研究的主要方向。