12、医疗数据智能分析：从淋巴结预测到脑肿瘤诊断

医疗数据智能分析：从淋巴结预测到脑肿瘤诊断

在医疗领域，精准的数据分析和处理对于疾病的诊断和治疗至关重要。本文将聚焦于两个关键方面：子宫内膜癌（EC）患者淋巴结清扫数量的预测，以及基于深度学习框架的脑肿瘤自动分析。

子宫内膜癌淋巴结清扫预测：CART模型的优势

对于EC患者，淋巴结清扫的决策对治疗效果和患者生活质量有着重大影响。延迟清扫可能导致严重疾病，而不必要的清扫则会使患者身心受损。因此，开发准确的预测模型至关重要。

模型对比：CART与多元回归

通过对多元回归模型和分类与回归树（CART）模型的比较，我们发现CART模型在预测淋巴结清扫数量方面表现更优。以下是两个模型各项参数的对比：
| 参数 | 多元回归模型 | CART模型 |
| — | — | — |
| 曲线下面积（AUC） | 0.883 | 0.965 |
| 灵敏度 | 0.726 | 0.956 |
| 特异度 | 0.750 | 0.963 |
| 阳性预测值 | 0.946 | 0.982 |
| 阴性预测值 | 0.310 | 0.913 |
| 准确率 | 0.729 | 0.959 |
| R² | 0.334 | 0.754 |

从这些数据可以明显看出，CART模型在各个参数上都优于多元回归模型，尤其是在准确率方面，CART模型达到了95.9%，这表明它在分析EC数据时是一个更好的选择。

关键变量：肿瘤大小和淋巴结状态

基于CART分析，肿瘤大小和淋巴结状态（盆腔和主动脉旁）是预测淋巴结清扫数量的最重要变量。这些结果对