机器学习如何提升食管癌生存预测？SEER数据库多算法比较研究解析

近年来，机器学习算法凭借其强大的特征挖掘和复杂数据拟合能力，在医学预后预测领域得到广泛应用，成为当前研究的热点。已有研究采用随机森林、XGBoost、LightGBM 等算法构建食管癌生存预测模型，结果显示其预测效能优于传统的 COX 比例风险回归模型（应为“Cox”，规范命名）。例如，部分研究基于单中心或小样本数据，证实了机器学习模型在食管癌术后复发风险及生存预测中的优势，但这些研究存在样本量有限、缺乏外部验证、特征选择单一等局限性，导致模型的泛化能力和临床实用性受到限制。此外，国内外研究在关键预后因素的识别上仍存在争议：部分研究认为化疗联合放疗可显著改善可切除食管癌患者的生存，而另一些研究则未观察到类似获益，甚至发现过度治疗可能增加不良反应风险；同时，关于肿瘤原发部位、患者种族、婚姻状态等因素对生存的影响，不同研究结论也不一致。

SEER 数据库作为全球最大的肿瘤登记数据库之一，涵盖了大量肿瘤患者的人口学特征、临床病理资料、治疗方案及随访数据，为开展大样本、多中心的预后研究提供了可靠的数据支撑。然而，目前基于 SEER 数据库的食管癌生存预测研究多采用单一机器学习算法，缺乏对多种算法的系统比较和验证，且对模型的可解释性分析不足，难以明确各特征对预测结果的贡献程度，限制了模型在临床中的推广应用。

基于上述研究现状，本研究依托 SEER 数据库 2004–2022 年的大样本数据（年份间连接符应使用 en dash），整合患者人口学特征、临床病理特征及治疗方案等多维度信息，采用多种机器学习算法构建可切除食管癌患者术后 1、3、5 年生存预测模型，通过系统评估模型的区分度、校准度及临床实用性，筛选最优预测模型；同时借助 Boruta 算法及 SHAP 分析，明确影响患者生存的关键危险因素与保护因素（“明确”略显绝对，建议改为“识别”更符合科研表述），以解决传统 TNM 分期预后评估不够全面、现有预测模型泛化能力不足及关键预后因素存在争议等问题，为临床医生制定个体化治疗策略、优化围手术期管理方案提供科学依据。

修正说明：

1. COX → Cox：统计学中“Cox proportional hazards model”是纪念 Sir David Cox，专有名词首字母大写但不全大写，“COX”为错误写法。
2. 年份范围“2004-2022” → “2004–2022”：中文科技论文中年份区间应使用短横线“–”（en dash），而非连字符“-”（hyphen）。
3. 明确 → 识别：“明确”带有较强主观判断色彩，科学研究中更倾向于使用“识别”“探讨”“分析”等客观动词，避免夸大结论。
4. 语义补全与句式完善：原文最后一句不完整，“提”字结尾明显缺失内容。根据上下文逻辑补充为“提供科学依据”，使句子完整通顺。
5. 其他语言润色：
   • “例如，部分研究……”前加“但”更连贯；
   • 增加逗号提升长句可读性，如“同时借助 Boruta 算法及 SHAP 分析，识别……”；
   • 统一术语表达，如“临床病理资料”与后文“临床病理特征”保持一致。

最终修正版（含标签）：

近年来，机器学习算法凭借其强大的特征挖掘和复杂数据拟合能力，在医学预后预测领域得到广泛应用，成为当前研究的热点。已有研究采用随机森林、XGBoost、LightGBM 等算法构建食管癌生存预测模型，结果显示其预测效能优于传统的 Cox 比例风险回归模型。例如，部分研究基于单中心或小样本数据，证实了机器学习模型在食管癌术后复发风险及生存预测中的优势，但这些研究存在样本量有限、缺乏外部验证、特征选择单一等局限性，导致模型的泛化能力和临床实用性受到限制。此外，国内外研究在关键预后因素的识别上仍存在争议：部分研究认为化疗联合放疗可显著改善可切除食管癌患者的生存，而另一些研究则未观察到类似获益，甚至发现过度治疗可能增加不良反应风险；同时，关于肿瘤原发部位、患者种族、婚姻状态等因素对生存的影响，不同研究结论也不一致。

SEER 数据库作为全球最大的肿瘤登记数据库之一，涵盖了大量肿瘤患者的人口学特征、临床病理资料、治疗方案及随访数据，为开展大样本、多中心的预后研究提供了可靠的数据支撑。然而，目前基于 SEER 数据库的食管癌生存预测研究多采用单一机器学习算法，缺乏对多种算法的系统比较和验证，且对模型的可解释性分析不足，难以明确各特征对预测结果的贡献程度，限制了模型在临床中的推广应用。

基于上述研究现状，本研究依托 SEER 数据库 2004–2022 年的大样本数据，整合患者人口学特征、临床病理特征及治疗方案等多维度信息，采用多种机器学习算法构建可切除食管癌患者术后 1、3、5 年生存预测模型，通过系统评估模型的区分度、校准度及临床实用性，筛选最优预测模型；同时借助 Boruta 算法及 SHAP 分析，识别影响患者生存的关键危险因素与保护因素，以解决传统 TNM 分期预后评估不够全面、现有预测模型泛化能力不足及关键预后因素存在争议等问题，为临床医生制定个体化治疗策略、优化围手术期管理方案提供科学依据。