利用Logistic回归和神经网络分析乳腺癌的预后因素.pdf

Logistic回归和神经网络在乳腺癌预后分析中的应用 乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤，其死亡率高居女性癌症之二。因此，准确预测乳腺癌的预后因素对于提高患者的生存率和制定有效的治疗策略至关重要。本文通过利用美国国立癌症研究所的"监测、流行病学和结果"（SEER）数据库，对1990年至2014年的乳腺癌病例进行了深入研究，运用Logistic回归和神经网络两种机器学习方法，旨在发现影响乳腺癌五年预后的关键因素。 Logistic回归是一种广泛用于分类问题的统计模型，尤其适用于预测二分类事件的发生概率。在乳腺癌预后分析中，Logistic回归可以揭示各预后因素（如肿瘤分期、肿瘤分级、肿瘤尺寸、雌激素和孕激素水平以及年龄等）与生存率之间的关联。研究发现，这些因素对乳腺癌的预后具有显著影响，这与临床实践中观察到的结果相一致。 神经网络，作为深度学习的一部分，模拟人脑的工作方式，能够处理复杂的非线性关系。在乳腺癌预后预测中，神经网络能够捕捉到不同变量之间的复杂相互作用，从而提供更精确的预测。研究中，神经网络模型在测试集上的敏感性和特异性均达到了75.4%至78.2%，ROC曲线面积（AUC）在0.847至0.850之间，表明神经网络模型同样能够有效地识别影响预后的关键因素。 通过比较Logistic回归和神经网络，研究者发现两种模型在预后评估上的表现相近，都能够在一定程度上帮助医生判断患者的预后情况和治疗效果。Logistic回归模型因其简单易懂、解释性强的特点，在临床实践中可能更便于医生理解和使用；而神经网络则可能在处理大量数据和复杂关系时提供更高的预测精度。 Logistic回归和神经网络在乳腺癌预后分析中都展现出良好的预测能力。它们能够帮助医疗专家识别出影响乳腺癌患者生存的重要因素，从而为临床决策提供科学依据。未来的研究可以进一步探索这两种方法的结合，或者与其他机器学习算法相结合，以提升预测模型的性能，并为乳腺癌患者的个性化治疗提供更精准的支持。同时，持续更新和扩大数据集，将有助于提高模型的泛化能力和预测准确性。