论著-康复与护理
基于多中心回顾性队列构建预测临床显著性前列腺癌的贝叶斯网络模型*
作者：占 斌1,* 陈书尚1 柯清仙1 黄思兴2 黄 倚2 陈小豹3 江 玮3
所属单位：1.福建医科大学肿瘤临床医学院，福建省肿瘤医院泌尿肿瘤外科(福建 福州 350014) 2.福建医科大学附属漳州市医院泌尿外科(福建 漳州 363000) 3.福建医科大学附属协和医院泌尿外科(福建 福州 350001)
PDF摘要
目的 探索构建并验证预测临床显著性前列腺癌(csPCa)的贝叶斯网络(BN)模型。方法 收集2023年1月至2024年12月在三家医疗中心的516例前列腺穿刺 活检患者的前列腺磁共振特征及临床指标。所有患者随机分配至训练集(361例)和测试集(155例)。在训练集中通过χ2 检验筛选差异显著的变量作为预测变量，以 csPCa为目标变量构建BN模型。采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)、混淆矩阵及相关衍生指标评估模型性能。结果 训练集中非csPCa组与csPCa组患者间的 tPSA、PSAD、主病灶体积、PI-RADS评分等存在显著差异。BN的变量重要性分析确定tPSA为最重要的预测因子，主病灶体积、PI-RADS评分、PSAD次之。基于 测试集数据的内部验证结果显示AUC达0.848，准确率、敏感度、特异度、F1系数和 MCC分别为0.865、0.800、0.900、0.807和0.703。结论 本研究通过整合影像 学与临床指标构建的BN模型具有良好的csPCa预测效能，为前列腺癌个体化诊疗提供了可靠的工具。
【关键词】前列腺癌；临床显著性；贝叶斯网络；预测模型
【中图分类号】R737.25
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1009-3257.2025.9.052
罕少疾病杂志
第32卷， 第 9 期
2025年11月
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