1213例乳腺癌患者预后的神经网络模型分析

摘要：

[目的]应用神经网络模型(neural network model,NNM)对乳腺癌手术及辅助治疗后患者进行预后分析并建立预测模型,评价预测效果.[方法]回顾性分析1213例已行根治性手术并有随访结果的乳腺癌病例,按NNM要求随机分为训练集(809例)和测试集(404例),通过训练集筛选重要的临床预后因素,并建立神经网络预测模型,在测试集中检验模型的预测效果.[结果]在选取的20项临床因素中,腋窝阳性淋巴结数目和内分泌治疗的权重系数分别为0.181和0.133,权重百分比分别为100%和73.6%,是影响预后的独立因素.在训练集中,模型预测准确度为94.93%,预测死亡事件的敏感度和特异度分别为86.29%和97.48%;在测试集中,预测准确度为95.54%,敏感度和特异度分别为79.78%和100%,ROC工作曲线下面积(AUC)为0.92.[结论]阳性淋巴结数目是影响乳腺癌术后死亡事件发生的独立因子,而内分泌治疗则是重要的保护因子.NNM可以对病例样本的预后进行动态学习,无论在训练集还是测试集中其准确度和各项预测效能均达到满意效果,值得进一步研究.

关键词：乳腺癌、神经网络、预测、预后

所属期刊栏目：19

分类号：R737.9(肿瘤学)

资助基金：浙江省医药卫生科学研究基金2007B024

在线出版日期：2011-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：833-835