AI与世界难题 · 医学与药物研发 · Nature (computational biology) · 2026-10-26
利用临床病理数据预测OncotypeDX®的可解释机器学习模型：一项巴西队列研究
原标题: Interpretable machine learning models for oncotypedDX® prediction using clinicopathologic data: a brazilian cohort study
Oncotype DX 可为早期乳腺癌的化疗决策提供指导，但其高昂的费用限制了在资源有限地区的可及性。作者利用巴西队列中的 935 名患者，基于常规可得的临床病理变量构建了一个可解释的岭回归模型，用于预测复发评分是否超过 25。该模型的 AUROC 为 0.818，其最高风险四分位组包含了 60.8% 评分高于 25 的病例；作者认为，最多 75% 的患者无需进行确证性检测即可完成分流。