目的癌癥是嚴重危害人們健康的復(fù)雜疾病,建立便捷有效的癌癥風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)以進行癌癥的預(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)計與分析方法提出基于檢查數(shù)據(jù)的癌癥風(fēng)險指標。結(jié)果通過該風(fēng)險指標可以有效區(qū)分癌癥高風(fēng)險人群,在多家醫(yī)院數(shù)據(jù)的測試中特異度達到96%,靈敏度為91%,ROC曲線的AUC達到0.96以上,高于常用腫瘤標志物的指標。結(jié)論根據(jù)所建立的癌癥風(fēng)險指標建立人工智能(AI)技術(shù)的癌癥風(fēng)險動態(tài)預(yù)警系統(tǒng),對普通人群提供便捷動態(tài)的癌癥風(fēng)險預(yù)警服務(wù)。

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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項檢驗數(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 檢驗數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計結(jié)果

通過對數(shù)據(jù)的分析，可以看到一些指標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)，大部分檢驗項的平均值在2組人群中有明顯區(qū)別(圖2B)。此外，每個檢驗數(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。為了檢驗所建立癌癥風(fēng)險指標，將數(shù)....

圖3 統(tǒng)計結(jié)果

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

本文編號：4049046