объясняемое применение AI-машинного обучения в индивидуализированном прогнозе выживания узлоположите

Международное медицинское исследование приводит к новому открытию, что соответствующие результаты имеют важную ориентировочную ценность для профилактических копов заболеваний. Комплексные предсказания региональных лимфоз с участием но без дальнего переноса N1M0. n = 9165);; Cox proportional hazards и четыре модели машинного обучения были сравнены с использованием C-индекс, время - зависимость от AUC и Integrated Brier Score.

Random Survival Forest (RSF) получает более высокий C-индекс среди всех моделей: 0. 697 internal; 0. 740 temporal validation.

SHAP (Survival Heterogeneity Analysis) выявила, что глубокая геноцидная хетерогенность является самым сильным защитным фактором после более низких уровней Т-клеток и PSA. IPTW (International Prostate Cancer Foundation) подтвердила положительную эффективность локального контроля над выживанием. Модель RSF предоставляет точную, стабильную и объясняемую предварительную информацию, которая имеет важное руководящее значение для пациентов с нетипичной лихорадкой N1M0.

В качестве веб-ориентированной вычислительной системы она обеспечивает точное распределение рисков и персонализированное планирование заболевания.