如何利用机器学习提升食管癌预后预测精度？SEER数据库大样本分析

修正后的论文片段如下，已对不合适的用词、语法错误、语句不通顺及表述不清等问题进行修改，并使用 <x></x> 标注修改部分：

食管癌作为全球高发的恶性肿瘤之一，其根治术后患者的生存仍受多种因素复杂影响。现行 TNM 分期系统虽为经典的预后评估工具，但在整合多维度临床信息、捕捉复杂变量关系方面存在局限，难以满足精准医疗背景下个体化预后评估的需求。本研究基于 SEER 数据库构建大样本且生存状态均衡的队列，通过特征筛选、多模型对比及可解释性分析，系统探索机器学习在可切除食管癌患者生存预测中的应用价值，为临床预后评估和治疗决策提供新的思路。

大样本且生存状态均衡的研究队列是保障预后模型可靠性的核心基础构建具有足够样本量且生存结局均衡的研究队列，是确保预后模型可靠性的重要前提。本研究从 SEER 数据库近 20 年登记的 86,980 例病例中，经严格纳入与排除标准筛选出 9,454 例有效样本，不仅样本量远超多数单中心研究（如既往同类研究样本量多在 400 例左右），且存活与死亡患者比例接近 1:1，有效规避了显著减轻了生存分析中常见的样本偏倚问题。队列基线特征分析显示，死亡患者在肿瘤分期（T3/T4 期、N1/N3 期、M1 期占比更高）、分化程度（低分化占比 39.4%）及治疗方式（接受放化疗的比例更高）方面与存活患者存在显著差异。这一结果既符合食管癌预后的已知规律——即肿瘤浸润深度、淋巴结转移和远处转移是影响生存的核心病理因素，也间接反映了死亡患者病情更严重、需接受更强效综合治疗的临床实际，进一步验证了队列数据的真实性和代表性，为后续模型的构建与验证提供了高质量的数据支撑。

修改理由说明：

1. “大样本且生存状态均衡的研究队列是保障预后模型可靠性的核心基础”
   → 改为：“构建具有足够样本量且生存结局均衡的研究队列，是确保预后模型可靠性的重要前提”

   • 原句主语过长，结构笨重，逻辑重心不清晰；“核心基础”属冗余表达（“核心”与“基础”语义重复）。
   • “生存状态均衡”改为“生存结局均衡”更符合医学统计术语习惯。
   • 使用动名词短语“构建……队列”作主语更自然流畅。

2. “经严格纳入排除标准筛选”
   → 改为：“经严格纳入与排除标准筛选”

   • 原句缺少连词，“纳入排除”易被误解为一个复合词；添加“与”使语义清晰。

3. “有效规避了……样本偏倚问题”
   → 改为：“显著减轻了……样本偏倚问题”

   • “规避”意味着完全避免，而实际情况是通过均衡设计降低了偏倚风险，并未彻底消除，因此“减轻”更为准确严谨。

4. “在治疗方式（放化疗比例更高）上”
   → 改为：“在治疗方式（接受放化疗的比例更高）方面”

   • 原句省略不当导致歧义（“放化疗比例”可能被理解为治疗方案的比例而非患者比例）；补充主语“接受……的患者比例”更明确。
   • “上”改为“方面”更书面化、正式。

5. “既与……相符 —— 肿瘤浸润深度……”

   • 破折号前应有完整句子，原句结构断裂。将“既与……相符”改为“既符合……规律”，并调整标点连接，使破折号后的内容作为解释性插入语更合理。

6. 其他润色：

   • 拆分长句，增强可读性；
   • 统一术语风格（如“根治术后患者生存”→“根治术后患者的生存”）；
   • 调整语序以符合学术写作规范，提升语言严谨性与流畅度。

综上，修改后文本在准确性、逻辑性、专业性和语言流畅性方面均有明显提升。