机器学习模型可识别肿瘤恶病质_技术前沿_医疗器械资讯-3618医疗器械网

近日，陆军军医大学尹梁宇副研究员、陆军军医大学陆军特色医学中心许红霞教授，联合首都医科大学北京世纪坛医院石汉平教授、郑州大学公共卫生学院宋春花教授，在《美国临床营养杂志》发表的研究论文称，研究人员开发的一种机器学习模型可在肿瘤患者缺失体重丢失信息的情况下对恶病质进行识别。

肿瘤恶病质是各种晚期恶性肿瘤的常见并发症，约20%的肿瘤患者死于恶病质。恶病质在恶性肿瘤发生的早期就有可能发生，当恶病质进入难治时期，基本不可逆转，但在早期阶段，通过联合抗肿瘤治疗及对抗恶病质的综合治疗手段，可以有效延缓或迟滞恶病质的发生与发展。因此，及时准确地识别肿瘤恶病质，对肿瘤患者至关重要。

在临床上，诊断肿瘤恶病质多依赖于患者自诉的历史体重，如果患者不能准确地回忆起相关信息，将导致肿瘤恶病质被严重低估。该项研究的目的就在于开发具有成本效益的工具，以帮助在无法提供体重丢失信息的患者中识别肿瘤恶病质。

研究纳入12774名肿瘤患者，包括6730名男性、6044名女性。在回顾性诊断中，有5261名（41.2%）患者被诊断为恶病质。研究人员从多种算法中筛选出佳模型，模型主要由肿瘤类型、胃肠道症状、肿瘤分期和血清生化指标等变量构成。经数据验证，模型预测恶病质的性能较好，校准曲线显示预测和实际观测之间有良好的一致性。亚组分析显示，该模型在不同肿瘤类型的患者中具备应用价值，研究结果对于帮助改善肿瘤患者的综合治疗具有重要临床意义。

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机器学习模型可识别肿瘤恶病质

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