基于机器学习构建肺腺癌骨转移自动化模型

摘要： 目的 采用机器学习算法对关键变量进行识别，并对肺腺癌（LUAD）患者骨转移风险进行预测。方法 回顾性分析2019年1月至2022年6月淮南东方医院集团附属肿瘤医院收治的132例确诊非小细胞肺癌（NSCLC）患者的临床资料，包括是否发生骨转移、年龄、性别、病理类型、吸烟状况、T分期、N分期、骨转移前是否有其他部位的转移，以及癌胚抗原（CEA）、碱性磷酸酶（ALP）、鳞状细胞癌抗原... （共6页）