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Lancet Digital Health：机器学习模型优于传统标志物预测晚期肝癌免疫联合治疗预后

2026-02-13 清泉心田 MedSci原创 发表于陕西省

晚期肝癌机器学习模型传统标志物
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基于常规基线临床变量的高级机器学习集成模型，在预测阿替利珠单抗联合贝伐珠单抗治疗晚期肝癌的结局上，性能显著优于传统临床生物标志物，且能有效将患者分层为高低危组，为临床筛选获益人群提供了有效工具。

深度解析医学证据，DeepEvidence为你支撑决策   肝细胞癌是全球第三大癌症相关死亡原因，多数患者确诊时已处于晚期，阿替利珠单抗联合贝伐珠单抗是其一线免疫联合治疗方案，但仅约三分之一患者对该治疗有应答，且传统线性模型仅能分析单一疾病特征，多变量预测体系的缺失限制了临床精准诊疗。在此背景下，这项多中心回顾性队列研究首次尝试利用高级机器学习模型，结合常规基线临床变量预测该联合方案的治疗结局，为晚期肝癌的个性化治疗提供数据支撑。     该研究于 2018 年 5 月至 2023 年 10 月在 8 个国家的 24 个中心开展，共筛选 934 例接受阿替利珠单抗联合贝伐珠单抗治疗的晚期肝癌患者，排除 160 例既往接受过系统治疗的患者后，774 例纳入最终分析，按地理分布分为训练集（339 例）、内部验证集（146 例）和外部验证集（289 例）。研究采用 44 项基线临床变量，将 7 种监督式机器学习算法与 13 种特征选择技术结合，筛选出最优模型后构建集成模型，同时用 k-means 聚类将患者分为高低危组，主要研究终点为总生存期（OS）、无进展生存

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    2026-02-13 梅斯管理员 来自陕西省

    #晚期肝癌# #机器学习模型# #传统标志物#

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