Machine learning-based prediction of distant metastasis risk in invasive ductal carcinoma of the breast
Jingru Dong,Ruijiao Lei,Feiyang Ma,Lu Yu,Lanlan Wang,Shangzhi Xu,Yunhua Hu,Jialin Sun,Wenwen Zhang,Haixia Wang,Li Zhang
Published: February 26, 2025
研究背景：
浸潤性乳管がんは，一般的な病態型であり，遠隔臓器への転移を起こしやすい。死亡率低下のためには，浸潤性乳管がんにおける遠隔転移の発生をできるだけ早く検知して，転移リスク評価をすることが必要である．
目的：
中国の研究チームは，機械学習による遠隔転移を検出する非侵襲性乳がん分類するリスク予測モデルを開発した．
方法：
データは．米国のEpidemiology, and End results (SEER) databaseを用いて88,236人の浸潤性乳管がん患者の臨床的な病理と人口統計学に関連する14の特徴変数および転帰変数を用いて解析を行った．機械学習に、、、、、
