설명할 수 있는 인공지능 머신러닝이 노트-포지티브, 비메타스타틱 프로스테이트 암의 개인화된 생존 예측에 적용되는 방법: 1.

국제 의학 연구에서는 새로운 발견을 가져왔으며, 관련 성과들은 질병예방 코프에 중요한 참고 가치를 가지고 있다. 지역 림프골이 참여하지만 멀리 이동하지 않는 N1M0에 대한 복잡한 예측이다. 이 연구는 설명할 수 있는 기계 학습 모델을 개발하고 검증하고자 합니다.

특정 암-특별한 생존 기간을 예측하는 CSS (18,287 N1M0 환자의 18,287 N1M0 환자의 데이터를 SEER 데이터베이스에서 훈련 (n = 4780) , 내부 테스트 (n = 1193) 및 두 가지 임시 검증 cohort (n = 3149) 로 나눌 수 있습니다. n = 9165);; COX 비례적 위험과 4개의 머신러닝 모델은 C 지수, 시간 의존 AUC, 그리고 통합 브리어 스코어를 사용하여 비교하였다. 랜덤 서바이벌 포레스트 (Random Survival Forest, RSF) 는 모든 모델에서 높은 C- 지수를 얻었다: 0.

697 내부; 0. 740 temporal validation). SHAP (Survival Heterogeneity Analysis) 는 심혈관 1호선 제거가 가장 강력한 보호 요인으로 밝혀졌으며, 그 후 T세포와 PSA 수준이 낮았다.

RSF 모델은 정확한, 안정적인, 설명 가능한 전후 정보를 제공하며, N1M0 비정상적인 증 환자에게 중요한 지침적 의미를 갖는다. 웹 기반의 계산기로서, 정확한 위험 계층과 개인화된 2계획을 구현한다. 이 내용은 국제적으로 공개된 연구 결과를 바탕으로 구성되어 건강 코프에 대한 참고로 구성되어 있으며, 임상 치료 조언을 구성하지 않습니다.

건강 문제에 대한 의문이 있다면 전문 의료인을 문의하십시오.