背景 前列腺癌是男性泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤之一,其与前列腺增生之间的快速鉴别是临床面临的难题之一,需要可靠方法进行分类预测.目的 基于XGBoost算法构建前列腺癌与前列腺增生的分类预测模型,识别癌症风险因素并分析其在早期诊断中的应用价值.方法 于"前列腺癌数据集"(2019年由解放军总医院国家临床医学科学数据中心,国家人口与健康科学数据共享平台提供)中获取前列腺癌与前列腺增生患者的临床数据,在数据预处理基础上按照7:3划分训练集和测试集;应用XGBoost算法构建前列腺癌与前列腺增生的分类模型;基于训练集确定模型参数,并在测试集上完成模型的有效性验证,利用SHAP方法分析模型特征的临床意义.结果 共纳入前列腺癌患者1224例、前列腺增生患者1255例,平均年龄分别为65.86岁、67.70岁;选取年龄、体质量指数、前列腺特异性抗原(prostate specific antigen,PSA)系列指标及其他生化检验指标共23个特征构建分类模型.模型对前列腺癌预测的曲线下面积、准确率、召回率、精确率和F1值分别为0.81、0.74、0.70、0.72、0.74;游离PSA/总PSA、总PSA、无机磷、游离PSA是前列腺早期诊断中最重要的4个指标;SHAP分析结果表明游离PSA/总PSA≤0.132与无机磷 ≥1.09 mmol/L是前列腺癌诊断中需要被关注的分界值.结
作者：王逸飞；吴欢；薛万国；石金龙；王彬华；顾良友；艾青
来源：解放军医学院学报 2021 年 42卷 3期
