AI 與世界的難題 · 醫學與藥物探索 · Nature (computational biology) · 2026-10-26
用於預測肢端黑色素瘤區域淋巴結轉移的機器學習模型
原標題: Machine learning model for predicting regional lymph node metastasis in acral melanoma
肢端黑色素瘤是一種具侵襲性的黑色素瘤亞型，常延遲診斷且預後不佳，以非侵入方式評估區域淋巴結轉移是臨床上的一大挑戰。作者利用 189 名患者建立可解釋的機器學習模型，並將患者分為訓練組與內部驗證組，納入五項預測因子：Breslow 厚度、淋巴結短軸直徑、超音波對比增強檢查結果、血管侵犯以及 PET-CT 檢查結果。所選用的 GradientBoost 模型在內部驗證組中的 AUC 為 0.868（95% CI 0.769–0.967），敏感度為 0.889。