【基于CA125的机器学习在CT预测浆液性卵巢癌腹腔复发中的应用】
在妇科恶性肿瘤中，浆液性卵巢癌是威胁女性生命的重要疾病之一，其特点是早期不易发现，容易出现腹腔内复发。对于晚期卵巢癌患者，及时监测病情复发至关重要，以便尽早采取治疗措施。本文主要探讨了如何利用机器学习技术结合CA125指标，通过CT扫描预测浆液性卵巢癌腹腔的复发情况。
CA125是一种糖类抗原，通常在卵巢癌患者体内水平升高，因此被广泛用于疾病的监测和诊断。研究中，科研人员收集了2018年至2020年间78例接受CT检查的卵巢癌患者的临床资料，其中年龄平均为65.3岁。通过对这些患者的CA125水平以及CT影像进行分析，旨在构建一个预测模型。
研究采用了多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、线性模型、多项式模型和径向基核模型，以CA125的绝对值、绝对变化量、相对变化量和相对变化率作为预测因子。结果显示，这些模型在预测腹腔复发方面均有一定效果，但最佳模型为线性模型，其中CA125的相对变化率最为显著，具有较高的预测能力。
通过COX回归模型分析，研究人员发现以下因素与患者腹腔复发有显著关联：
1. 年龄：每增加一年，腹腔复发的风险增加1.48倍（95%置信区间：1.35~1.88）。
2. 原发肿瘤大小：肿瘤越大，复发风险越高，每增加一个单位，风险增加1.58倍（95%置信区间：1.46~1.79）。
3. 肿瘤减灭术程度：手术切除的彻底性与复发风险成反比，每提高一个级别，复发风险降低1.61倍（95%置信区间：1.53~1.82）。
4. CA125相对变化率：CA125水平的快速上升是预测复发的重要指标，每增加一个单位，复发风险增加1.75倍（95%置信区间：1.59~1.90）。
研究结论指出，基于CA125的机器学习模型能有效预测浆液性卵巢癌腹腔的复发，且相关危险因素的影响力排序为：CA125相对变化率 > 肿瘤减灭术程度 > 原发肿瘤大小 > 年龄。这一发现为临床提供了更精准的监测手段，有助于早期识别可能的复发迹象，从而优化治疗策略。
该研究受到辽宁省科学技术计划项目的支持，不仅展示了机器学习在医学领域中的潜力，也强调了多因素综合分析在预测肿瘤复发中的价值。未来的研究可以进一步探索其他生物标志物与CT影像特征的结合，以提升预测模型的准确性和临床实用性。
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