关键词:
前列腺增生
软投票分类器
生化复发
机器学习
摘要:
在现代医学领域,前列腺增生是一种极为常见的男性泌尿系统疾病。随着人口老龄化的加剧,其发病率呈现出逐渐上升的趋势。前列腺增生会给患者的生活质量带来严重的负面影响,诸如尿频、尿急、排尿困难等症状极大地困扰着患者。手术作为治疗前列腺增生的重要手段之一,能够在一定程度上缓解患者的症状。然而,术后早期生化复发的问题却不容忽视,这不仅可能导致患者需要再次接受治疗,增加了患者的痛苦和经济负担,也对医疗资源造成了不必要的浪费。因此,准确预测前列腺增生术后早期生化复发,对于制定个性化的治疗方案、提高患者的预后效果具有至关重要的意义。
为了实现这一目标,本文构建了一种全新的预测前列腺增生术后早期生化复发的模型,并将该模型命名为“S-KFG”。为了验证S-KFG模型的有效性,收集了大量临床数据。这些数据涵盖了众多前列腺增生患者的详细信息,包括患者的年龄、身体状况、术前各项检查指标、手术方式以及术后的生化指标监测数据等。数据的收集过程严格遵循临床规范和伦理准则,确保了数据的准确性和完整性。在数据处理阶段,首先对原始数据进行了清洗和预处理,去除了数据中的噪声、缺失值和异常值。然后,运用一系列特征工程技术,对数据进行了特征提取和选择,筛选出了与前列腺增生术后早期生化复发密切相关的特征。经过多轮训练和优化,最终得到的S-KFG模型在测试集上表现出了优异的性能。
本文构建的S-KFG模型在预测前列腺增生术后早期生化复发方面展现出了卓越的性能。运用软投票分类器和堆叠算法,将KNN、随机森林、梯度提升树等多种算法进行有效组合,使得模型能够充分挖掘数据中的信息,提高预测的准确性和可靠性。与传统的机器学习算法相比,S-KFG模型在数据验证中表现出了明显的优势,其AUC值达到了0.888,为临床医生提供了一种更有效的预测工具。