​9种“机器学习”斩获《Lancet》大子刊!昆明医科大团队最新作,这样的预后模型可以0实验搞定顶刊,简单到出乎意料!

文摘   2024-11-05 19:01   上海  

“人工智能”(AI)一直是B格满满的话题,在斩获了24年诺贝尔物理学和化学双奖后,更是一飞冲天了!
在医学领域,AI的常见形式就是机器学习(ML)和深度学习(DL)。
其中,影像组学相对更多使用深度学习,而机器学习则在临床模型和生信挖掘中频频出场。而且,特别的是,机器学习用在临床模型中,可谓是门槛最低,方法最简单,却高分频出(相比于ML在生信数据挖掘,生信路也不知道原因,可能是基础生信更卷吧。。。)
是不是临床模型中,方法更简单,分数还更高?生信路给大家介绍一篇范文。
本文是由云南省肿瘤医院(昆明医科大学第三附属医院)团队的一篇多中心研究,借助9种机器学习方法,用于乳头状甲状腺癌(PTC)患者的远处转移(DM)早期预测,最终实现9.6分的eClinicalMedicine顶刊。
PS:机器学习已经是生信人的必备技能了,如果你还不会利用机器学习来发文章,那可就痛失1个亿不论是基础数据,还是临床数据;不论是公共数据,还是自有数据,都可以进行ML分析。如果您有意向,那就抓紧来联系生信路复现吧,超多个性化的课题思路助您早日发文


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题目:预测甲状腺乳头状癌远处转移风险的可解释机器学习模型的开发与验证:多中心研究
期刊:eClinicalMedicine
影响因子:9.6
发表时间:202411

公众号后台回复“888"领取文献,文献编号:241105

研究背景
甲状腺癌转移患者生存率下降,亟需新模型预测其转移风险。作者旨在开发可解释的机器学习模型,以多中心数据早期预警PTC患者的转移风险。
数据来源和研究思路
在2013至2023年间,作者收集了PTC患者的入院数据。使用云南省癌症医院的1430例数据进行模型训练和内部验证,以及昆明医科大学第一附属医院的434例数据进行外部测试。通过随机森林等九种机器学习方法构建模型,并用AUC等指标评估其预测能力。最后,使用SHAP方法对特征的重要性进行了排序,以解释模型。    
主要结果
1.临床特征和数据处理
本研究从电子病历中提取了2013至2023年患者的详细信息,包括个人基础数据、TNM分期、实验室结果和术后病理报告。数据涵盖了年龄、性别、BMI、肿瘤分期、病理特征及多项血液指标。此外,还分析了炎症标志物和甲状腺功能相关指标,所有数据均源自客观医疗记录,用于预测模型的构建。    
2.选择变量模型开发和验证
本研究采用递归特征消除(RFE)技术筛选关键变量,优化模型预测力和稳定性。通过10轮10倍交叉验证,确保了模型的鲁棒性和泛化力。    
作者运用多种机器学习模型,逻辑回归模型、决策树模型、随机林模型、K近邻模型、支持向量机模型、天真贝叶斯模型、极端梯度升幅模型、随机梯度升幅模型、神经网络模型等方法,预测甲状腺癌患者远传转移的风险。通过10轮10倍交叉验证,结合网格搜索,确定了最优特征和超参数,优化了模型性能这么多种机器学习,对硬件设备要求较高,个人电脑很难满足需求。生信路给大家准备了高速度、高储存的云服务器,常用的R包都已安装。如担心不会使用服务器,生信路提供免费的7天一对一的指导服务,小伙伴们可以滴滴生信路了解。
3.模型性能比较
评估模型可靠性采用多种指标,如AUC、敏感性、特异性等。霍斯默-莱姆斯检验衡量预测概率与实际一致性,对数损失评估预测准确性。校准曲线和德龙检验验证模型间差异,决策曲线分析(DCA)评价模型净效益,最终选出最优模型。
文章小结
总之,本研究基于作者收集的患者数据,利用机器学习方法构建甲状腺癌患者远传转移的风险模型,同时进行了模型验证。通篇阅读,小伙伴们有没有什么新的收获呢?看了生信路分享的这么多期的生信文章,有没有觉得数据挖掘是真的香,再有机器学习的助力,可以帮助我们0实验0成本收获一篇SCI。那么感兴趣的小伙伴就快快找生信路来复现吧

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