脑出血精准预测新纪元：NCCT-临床-影像组学联合模型展现卓越性能

为解决自发性脑出血（ICH）患者血肿扩大的早期预测难题，来自中国人民解放军西部战区总医院的研究人员创新性地整合非增强CT（NCCT）影像、临床数据与影像组学特征，开发联合预测模型。结果显示，该模型在训练集和验证集的AUC值均显著提升（训练集联合AUC 0.872 vs 单项最高0.779；验证集联合AUC 0.905 vs 单项最高0.853），校准与决策曲线分析证实其优越临床效用，为精准医疗提供可靠工具，提升预测稳定性和泛化能力。

　　在探索脑出血（ICH）精准医疗的奥秘中，研究人员揭开了联合模型的预测魅力。通过对232名符合标准的原发性脑出血患者展开分析，该研究巧妙地融合非增强计算机断层扫描（NCCT）影像、临床指标和影像组学特征，构建多维预测框架。利用多元逻辑回归筛选关键影像标记和临床特征，从头部CT提取影像组学数据，并通过单变量和多变量模型降维，最终开发出NCCT模型、临床模型、影像组学模型及三者联合模型，辅以诺模图可视化。有趣的是，在7:3划分的训练集和验证集中，联合模型大放异彩：训练集AUC值高达0.872，远超单项模型（NCCT模型0.758、临床模型0.742、影像组学模型0.779）；验证集同样亮眼，联合模型AUC达0.905，力压其他模型（NCCT模型0.853、临床模型0.754、影像组学模型0.778）。校准曲线和决策曲线分析更佐证其临床优势，不仅预测精度飙升，还增强了稳定性和泛化能力，为个体化治疗决策注入新活力。