《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 |