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申请/专利权人：兰州大学第一医院
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种用于诊断和或预测肺癌的标志物，所述的标志物至少包括CEA、ProGRP、CYFRA21‑1、SCC、IBIL、APTT和年龄的一种或几种；还建立了一种基于随机森林的肺癌诊断模型，此模型的预测区分度指标包括敏感度、特异度和AUC，分别为0.723、0.786和0.840，校准曲线显示模型预测准确度良好，临床决策曲线和临床影响曲线也显示该模型预测符合临床应用情况，模型组外验证结果显示模型预测良好，其ROC曲线的敏感度、特异度和AUC分别为0.961、0.750和0.906，校准曲线显示模型预测准确度良好，临床决策曲线和临床影响曲线也验证了模型的预测准确度。
主权项：1.一种用于诊断和或预测肺癌的标志物，其特征在于，所述的标志物包括CEA、ProGRP、CYFRA21-1、SCC、IBIL、APTT和年龄。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 兰州大学第一医院 一种用于诊断和/或预测肺癌的标志物、诊断模型及其构建方法
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