AUC高達0.96 CDSS可準確預(yù)測肺癌患者生存期|研究
導(dǎo)讀
影響肺癌患者生存期預(yù)測結(jié)果的原因主要是預(yù)測手段的選擇,反映CDSS預(yù)測性能的穩(wěn)定性;贑DSS的患者數(shù)據(jù)挖掘方法可有效提高預(yù)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(yī)療技術(shù)與生物學(xué)取得進步,但肺癌存活率仍然有限。如果能夠準確預(yù)測肺癌患者生存期,并結(jié)合影響生存的因素制定個體化治療方案,或能改善患者預(yù)后。
近期,一項發(fā)表在Rep Pract Oncol Radiother的前瞻性研究顯示,相對使用指南推薦的醫(yī)學(xué)變量進行肺癌患者生存期預(yù)測,基于CDSS的患者數(shù)據(jù)挖掘方法可有效提高預(yù)測準確性(AUC值最高達0.96),反映CDSS可輔助臨床根據(jù)肺癌患者生存期進行個體化考慮,制定循證管理方案。
01
預(yù)測模型AUC值高達0.96或最適用于小細胞肺癌
數(shù)據(jù)挖掘是從大量多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)中挖掘有價值的知識,自2000年以來,人們對臨床數(shù)據(jù)挖掘的興趣與日倍增,標題包含“數(shù)據(jù)挖掘”的論文數(shù)量增加了10倍;跀(shù)據(jù)挖掘的CDSS可預(yù)測肺癌發(fā)病、患者放療期間發(fā)生的風險等,但缺乏對生存期的研究。因此,研究者提出構(gòu)建CDSS來預(yù)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(yīng)用。
影響肺癌患者生存期的醫(yī)學(xué)變量包括基因組、治療等,該研究納入了西班牙2家腫瘤醫(yī)院2013-2017年間543名肺癌患者的多中心前瞻性數(shù)據(jù)(表1),為預(yù)測模型提供信息。數(shù)據(jù)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(xué)等部分變量在90%以上的患者中可用。生存時間設(shè)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(chuàng)建了預(yù)測模型,然后使用預(yù)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(shù)據(jù)的時間段,分為使用治療前數(shù)據(jù)(預(yù)處理數(shù)據(jù))、使用治療數(shù)據(jù)與使用所有數(shù)據(jù)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(yù)測結(jié)果
總體而言,使用CDSS預(yù)測肺癌患者生存期的AUC值均≥0.7,其中SCLC患者的預(yù)測AUC值最高,高達0.96;而使用指南預(yù)測的AUC值均低于0.7(圖1),且與CDSS預(yù)測結(jié)果相反,在SCLC患者的預(yù)測中獲得了0.42的最低AUC值。造成這種結(jié)果的原因之一在于兩種方法使用的變量數(shù)目不同,例如,肺癌患者治療前的評估,預(yù)測模型自動從患者數(shù)據(jù)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(xué)2種。
圖1 使用CDSS與使用指南得出的預(yù)測結(jié)果
02
CDSS vs 指南預(yù)測絕大多數(shù)結(jié)果比較具有統(tǒng)計學(xué)意義
研究者對研究結(jié)果進行統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)CDSS的預(yù)測AUC值與使用指南獲得的AUC值相比,絕大多數(shù)具有統(tǒng)計學(xué)意義。例如,所有肺癌患者在治療前使用指南預(yù)測的生存期的AUC為0.60,而CDSS的預(yù)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(yù)測結(jié)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(shù)據(jù)、治療數(shù)據(jù)與所有數(shù)據(jù)進行預(yù)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(yù)測,影響結(jié)果的主要是預(yù)測手段的選擇,反映CDSS預(yù)測性能的穩(wěn)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(fā)展不斷納入新數(shù)據(jù),使預(yù)測模型應(yīng)用更接近臨床環(huán)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(shù),手術(shù)后30天內(nèi)死亡的為30人。因此,研究者認為這不適用于挖掘手術(shù)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(yī)療機構(gòu)的數(shù)據(jù);二是AUC是最常用的度量指標,但它的解釋經(jīng)常受到質(zhì)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(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測模型(多為不可手術(shù)的III期肺癌患者)。即使如此,研究者仍認為結(jié)果證明CDSS可輔助臨床循證決策,畢竟一個模型不會發(fā)展成完美而永久的,關(guān)鍵是動態(tài)、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.a(chǎn)2021.0088.
【責任編輯:杰西】
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