《亚洲男性学杂志》 2014; 16 (6): 897-901

在前列腺癌及其生化复发（BCR）的预测方面已存在多种计
算机模型。然而对于尚未出现BCR的病例个体，却没有一种模型
能在术后各个时间点预测不复发的安全系数。在此项研究中，我们
对患者术后每6个月随访一次。最长随访时间7.5年。共搜集了 1656
例腹腔镜前列腺癌根治术（LRP）病人的数据。使用这些临床和病
理学参数，如前列腺特异性抗原（PSA），手术切缘病理（R0/1），
病理分期（PT）和Gleason评分（GS），建立并比较了BCR的人工神
经网络（ANN）预测模型与Logistic回归（LR）预测模型。对LRP后
即时计算的接收者操作特征曲線(ROC)下面积（AUC）比较后发现，
ANN（0.754）和LR（0.755）均大于GS（AUC：0.715，P=0.0015
和0.001），PT或PSA（AUC：0.619; P均<0.0001）；在BCR的预测
能力方面发现，GS优于PSA（P=0.0001），ANN和LR无明显差异
（P=0.39）；在BCR风险预测方面，我们的ANN和LR能预测到LRP
后10年。与单独使用PSA和GS预测BCR相比，ANN和LR模型同样显
著地改进了预测能力。若综合考虑GS和ANN的结果，对患者，特别
是在GS≥7高风险患者的BCR，能更准确地加以预测。
关键词：人工神经网络; 前列腺癌; 复发