机器学习可以预测口腔癌风险

一项旨在开发基于机器学习的平台来预测口腔癌和口腔潜在恶性疾病(OPMDs)风险的研究将在第100届IADR大会和展览上展示，该会议将与第五届IADR亚太地区会议同时举行。

　　

“使用机器学习预测口腔癌风险”的互动演讲将于2022年6月25日(周六)下午2点举行。“e-Oral Health Network I”会议期间，中国标准时间(UTC+08:00)。这项研究由中国香港大学的John Adeoye负责，旨在开发一个基于机器学习的平台，以预测口腔癌和口腔潜在恶性疾病(OPMDs)的风险。

由三名校准牙医前瞻性地对1467名社区筛查项目参与者进行了视觉口腔检查(VOE)。每个个体的状态被定义为口腔癌/OPMDs的阳性/阴性，并对阳性状态进行了上皮发育不良(ED)和鳞状细胞癌(SCC)的组织学确认。通过与国家相关的电子健康记录监测筛查阴性者的后续状况。获得有关人口统计学、习惯、生活方式和家庭危险因素的信息，并使用监测仪评估过期一氧化碳水平(ppm)。输入特征(n=40)和组织学诊断用于填充12个机器学习算法，在开发期间随机应用80:20的训练测试分裂数据。采用10倍交叉验证的递归特征消除技术进行特征选择，采用编辑最近邻的合成少数抽样技术进行类不平衡校正。使用未使用的20%数据进行内部验证，并使用用于最优模型选择的McNemar’s检验对输出进行比较。性能指标包括回忆、特异性和f1评分。

这项研究表明，机器学习是预测口腔癌风险的一个成功工具，可以应用于机会性和有组织筛查中识别“风险人群”。