头颈鳞癌远处转移预测：基于SEER数据库31,060例患者的机器学习模型构建与验证

来自美国国家癌症研究所SEER数据库的研究团队，通过机器学习方法（逻辑回归、决策树、XGBoost和神经网络）构建头颈鳞癌(HNSCC)远处转移预测模型。XGBoost表现最优（AUC 0.846，准确率85.1%），关键预测因子为手术治疗(OR 0.33)和淋巴结转移(OR 3.37)，为个体化诊疗提供新工具。

　　

这项研究深入探索了头颈鳞状细胞癌(HNSCC)远处转移的预测难题。科研团队从美国国家癌症研究所的SEER数据库中筛选了31,060例患者数据，运用四种机器学习算法展开较量：逻辑回归(Logistic Regression)、决策树(Decision Tree)、XGBoost和神经网络(Neural Network)。模型性能通过准确率(Accuracy)、精确度(Precision)、召回率(Recall)和F1值等指标全面评估。

结果显示，XGBoost模型表现最为亮眼，其受试者工作特征曲线下面积(AUC)达到0.846，准确率高达85.1%，显著优于神经网络(AUC 0.837)和逻辑回归(AUC 0.838)。有趣的是，虽然神经网络在召回率和F1值上拔得头筹，但决策树的表现则相对逊色。

临床价值方面，研究发现了两个关键预测因子：手术治疗可将转移风险降低67%（OR 0.33），而淋巴结转移则使风险激增237%（OR 3.37）。这些发现为临床医生提供了有力的决策支持工具，有望实现更精准的预后评估和个体化治疗方案制定。该研究不仅验证了机器学习在肿瘤预后预测中的应用潜力，更为头颈鳞癌的临床管理带来了新的突破。