最新成年人群癌症預測模型:基於中國健康與營養調查(CHNS)數據!

2020-12-07 騰訊網

2015年中國惡性腫瘤發病率約285.83/10萬，死亡率約為170.05/10萬，惡性腫瘤發病率、死亡率近十幾年來分別保持3.9%、2.5%的增幅，疾病負擔呈持續上升趨勢。而腫瘤風險預測對於提高人群健康水平、降低患者經濟負擔意義重大。但隨著醫療大數據的產生，傳統的統計預測方法逐漸無法滿足需求，有必要嘗試開展機器學習等新方法在腫瘤預測領域的應用。

研究方法

數據來源於中國健康與營養調查（CHNS），以我國12個地區（黑龍江、遼寧、湖南、山東、貴州、江蘇、廣西、湖北、河南、北京、上海和重慶）城鄉成年（≥18歲）常住居民為對象，經過數據清理，最終納入研究對象19 410例。將研究對象按2∶1分為訓練集和測試集，基於逐步Logistic回歸分析的變量篩選策略，在訓練集上分別建立逐步Logistic回歸、支持向量機、XGboost腫瘤患病風險預測模型，並在測試集上進行驗證。通過比較各模型受試者工作特徵曲線（ROC曲線）下面積（AUC），分析各模型預測腫瘤患病風險的性能。

研究結果

19 410例研究對象中，被診斷為腫瘤患者262例（1.35%）。訓練集（n=12 919）中含有174例腫瘤患者，測試集（n=6 491）含有88例腫瘤患者。逐步Logistic回歸分析、支持向量機、XGboost在測試集中預測成年人群患腫瘤的正確率分別為72.96%（95%CI：71.86%，74.04%）、99.54%（95%CI：99.34%，99.69%）、70.05%（95%CI：68.92%，71.16%），AUC分別為76.75%（95%CI：72.35%，81.14%）、86.32%（95%CI：81.64%，91.00%）、79.03%（95%CI：74.96%，83.10%）。支持向量機、XGboost預測成年人群患腫瘤的AUC與Logistic回歸模型比較，差異有統計學意義（Z值分別為-2.519、-2.138，P值分別為0.012、0.032）；XGboost預測成年人群患腫瘤的AUC低於支持向量機，差異有統計學意義（Z=2.081，P=0.037）。

研究結論

支持向量機相較於逐步Logistic回歸分析預測成年人群腫瘤患病風險的正確率、靈敏度、特異度、AUC等指標較好，而XGboost未見明顯優勢，但考慮到逐步Logistic回歸分析操作的便捷性和可解釋性優勢，建議在腫瘤風險預測方面，採用支持向量機與逐步Logistic回歸分析相結合的模式。

小編寄語

前面介紹的腫瘤患病風險預測模型表現出較高的預測正確率及穩健性，可以提前給予腫瘤風險預警，從而可根據風險指標開展精準健康幹預，為腫瘤預防提供一定的臨床指導和幫助。但本研究也有一定局限性，例如進入模型的特徵未包含生化指標、環境指標、飲食攝入情況等因素。在大數據的背景下，利用數據挖掘處理海量多源健康數據，建立預測效能高、訓練速度快的模型是醫療領域的重要方向。

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