導讀

影響肺癌患者生存期預測結果的原因主要是預測手段的選擇，反映CDSS預測性能的穩定性。基于CDSS的患者數據挖掘方法可有效提高預測準確性。

肺癌是對人群健康威脅最大的惡性腫瘤之一，死亡病例居所有癌種首位。盡管近年來醫療技術與生物學取得進步，但肺癌存活率仍然有限。如果能夠準確預測肺癌患者生存期，并結合影響生存的因素制定個體化治療方案，或能改善患者預后。

近期，一項發表在Rep Pract Oncol Radiother的前瞻性研究顯示，相對使用指南推薦的醫學變量進行肺癌患者生存期預測，基于CDSS的患者數據挖掘方法可有效提高預測準確性（AUC值最高達0．96），反映CDSS可輔助臨床根據肺癌患者生存期進行個體化考慮，制定循證管理方案。

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預測模型AUC值高達0．96或最適用于小細胞肺癌

數據挖掘是從大量多源異構的數據中挖掘有價值的知識，自2000年以來，人們對臨床數據挖掘的興趣與日倍增，標題包含“數據挖掘”的論文數量增加了10倍。基于數據挖掘的CDSS可預測肺癌發病、患者放療期間發生的風險等，但缺乏對生存期的研究。因此，研究者提出構建CDSS來預測肺癌患者生存期，并將獲得的信息作為臨床指南的補充應用。

影響肺癌患者生存期的醫學變量包括基因組、治療等，該研究納入了西班牙2家腫瘤醫院2013－2017年間543名肺癌患者的多中心前瞻性數據（表1），為預測模型提供信息。數據集包括日常護理期間收集的臨床信息，共有1167個變量，但只有年齡、性別、腫瘤組織學等部分變量在90％以上的患者中可用。生存時間設定為從診斷日期到死亡或最后一次接觸的日期。

表1 患者特征

研究者采用梯度提升（XGBoost）與邏輯回歸2種分類算法創建了預測模型，然后使用預測模型、指南推薦的變量2種方法，分別多維度評估患者的生存期：一是按照使用數據的時間段，分為使用治療前數據（預處理數據）、使用治療數據與使用所有數據3種維度；二是按肺癌類型，分為肺癌患者、非小細胞肺癌（NSCLC）、小細胞肺癌（SCLC）；三是將患者劃分為所有患者、隨訪時間≥18個月的患者。由此得出36個AUC值（表2）。

表2 使用CDSS與使用指南得出的預測結果

總體而言，使用CDSS預測肺癌患者生存期的AUC值均≥0．7，其中SCLC患者的預測AUC值最高，高達0．96；而使用指南預測的AUC值均低于0．7（圖1），且與CDSS預測結果相反，在SCLC患者的預測中獲得了0．42的最低AUC值。造成這種結果的原因之一在于兩種方法使用的變量數目不同，例如，肺癌患者治療前的評估，預測模型自動從患者數據中提取了13種變量進行分析，而使用指南的變量僅有肺癌分期、組織學2種。

圖1 使用CDSS與使用指南得出的預測結果

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CDSS vs 指南預測絕大多數結果比較具有統計學意義

研究者對研究結果進行統計分析，發現CDSS的預測AUC值與使用指南獲得的AUC值相比，絕大多數具有統計學意義。例如，所有肺癌患者在治療前使用指南預測的生存期的AUC為0．60，而CDSS的預測能力將AUC提高到0．84（P＝0．0009；圖2）。

圖2 指南與CDSS對肺癌患者治療前的生存期預測結果

相反，將所有肺癌患者與僅隨訪時間較長（≥18個月）的患者進行比較時，AUC值沒有顯著差異。此外，使用肺癌患者治療前數據、治療數據與所有數據進行預測時，得出的AUC值之間也沒有顯著差異。說明對于肺癌患者的生存期預測，影響結果的主要是預測手段的選擇，反映CDSS預測性能的穩定性。

由于這是一項前瞻性研究，研究者可隨著患者的治療周期發展不斷納入新數據，使預測模型應用更接近臨床環境。另外，在研究期間，有229名患者（42％）活著，314名患者（58％）死亡，其中僅18％患者接受了手術，手術后30天內死亡的為30人。因此，研究者認為這不適用于挖掘手術死亡率的危險因素。

研究者最后指出了該研究的幾個局限性：一是這項多中心研究僅包括2個醫療機構的數據；二是AUC是最常用的度量指標，但它的解釋經常受到質疑，建議使用額外的指標評估CDSS性能；三是主要使用特定肺癌患者數據訓練預測模型（多為不可手術的III期肺癌患者）。即使如此，研究者仍認為結果證明CDSS可輔助臨床循證決策，畢竟一個模型不會發展成完美而永久的，關鍵是動態、有用。

參考資料：

Pontes B， Nú?ez F， Rubio C， et al． A data mining based clinical decision support system for survival in lung cancer． Rep Pract Oncol Radiother． 2021；26（6）：839－848． Published 2021 Dec 30． doi：10．5603／RPOR．a2021．0088．

【責任編輯：杰西】

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       原文標題 : AUC高達0.96 CDSS可準確預測肺癌患者生存期｜研究