Рак шейки матки: машинное обучение для выявления метастазов в лимфоузлах
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи проверили, можно ли выявлять метастазы рака шейки матки в регионарных лимфатических узлах по показателям крови с помощью алгоритмов машинного обучения. В исследование включили 495 пациенток МНИОИ им. П. А. Герцена в возрасте 18–82 лет; у каждой оценили 21 показатель крови. Для моделей выбрали семь параметров: СОЭ, количество эритроцитов, гемоглобин, фибриноген, Д-димер, агрегацию тромбоцитов с АДФ и РФМК.
Сравнение проводили на обучающей и тестовой выборках, составлявших 70 % и 30 %. В результатах для Adaboost и XGBoost указана точность 100 % на обучающей выборке и 98 % на тестовой. В выводах авторы отмечают точность 98 % для метода опорных векторов (SVM) и XGBoost; объясняющая доля дисперсии для этих моделей составила 82,9 % и 80,5 % соответственно.
Главное
- В исследование вошли 495 пациенток с раком шейки матки в возрасте 18–82 лет.
- Из 21 показателя крови для моделей выбрали семь, включая СОЭ, гемоглобин, Д-димер и фибриноген.
- Для машинного обучения сравнили шесть алгоритмов, включая SVM, Adaboost и XGBoost.
- Для Adaboost и XGBoost указана точность 98 % на тестовой выборке.
- В выводах исследования точность SVM и XGBoost составила 98 %; объясняющая доля дисперсии — 82,9 % и 80,5 %.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация