简介：人生价值在于为社会和他人做贡献。调查表明这一标准在当代大学生中的认可度偏低且教育效果欠佳。“人生价值在于贡献和索取的统一”在当代大学生中具有较高认可度。“人生价值在于做贡献和满足个人合理利益诉求的统一”是折中命题。从个人价值标准和社会价值标准两个层面解读人生价值标准具有现实意义。当代大学生应当提高对人生价值标准的认识，自觉树立崇高的人生价值观。

简介：摘要目的探讨机器学习算法在肝细胞癌微血管侵犯(MVI)术前预测中的应用价值。方法采用回顾性描述性研究方法。收集2015年5月至2018年12月福建医科大学孟超肝胆医院收治的277例肝细胞癌患者的临床病理资料；男235例，女42例；年龄为(56±10)岁，年龄范围为33～80岁。患者术前均行磁共振成像检查。227例肝细胞癌患者通过计算机产生随机数方法以7∶3比例分为训练集193例和验证集84例。应用逻辑回归列线图，支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、人工神经网络(ANN)和轻量级梯度提升机(LightGBM)机器学习算法构建MVI术前预测模型。观察指标：(1)训练集及验证集患者临床病理资料分析。(2)影响训练集患者肿瘤MVI危险因素分析。(3)机器学习算法预测模型构建及其术前预测肿瘤MVI准确性比较。正态分布的计量资料以±s表示，组间比较采用配对t检验。计数资料以绝对数表示，组间比较采用χ2检验。单因素和多因素分析采用Logistic回归模型。结果(1)训练集及验证集患者临床病理资料分析：训练集和验证集患者性别(男，女)分别为157、36例和78、6例，两组比较，差异有统计学意义(χ2＝6.028，P<0.05)。(2)影响训练集患者肿瘤MVI危险因素分析：训练集193例患者中，MVI阳性108例，MVI阴性85例。单因素分析结果显示：年龄、肿瘤数目、肿瘤直径、卫星病灶、肿瘤边界、甲胎蛋白(AFP)、碱性磷酸酶(ALP)和纤维蛋白原水平是影响肿瘤MVI的相关因素(比值比＝0.971，2.449，1.368，4.050，2.956，4.083，2.532，1.996，95%可信区间为0.943～1.000，1.169～5.130，1.180～1.585，1.316～12.465，1.310～6.670，2.214～7.532，1.016～6.311，1.323～3.012，P<0.05)。多因素分析结果显示：AFP>20 μg/L、肿瘤多发、肿瘤直径越大、肿瘤边界不光滑是影响肿瘤MVI的独立危险因素(比值比＝3.680，3.100，1.438，3.628，95%可信区间为1.842～7.351，1.334～7.203，1.201～1.721，1.438～9.150, P<0.05)，而年龄越大，MVI发生风险越低(比值比＝0.958，95%可信区间为0.923～0.994，P<0.05)。(3)机器学习算法预测模型构建及其术前预测肿瘤MVI准确性比较：①应用多因素分析结果筛选指标，包括年龄、AFP、肿瘤数目、肿瘤直径、肿瘤边界，构建逻辑回归列线图，SVM、RF、ANN及LightGBM机器学习算法预测模型，一致性分析结果显示逻辑回归列线图预测模型稳定性较好。逻辑回归列线图、SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法预测模型训练集和验证集曲线下面积(AUC)分别为0.812、0.794、0.807、0.814、0.810和0.784、0.793、0.783、0.803、0.815，SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法AUC分别与逻辑回归列线图AUC比较，差异均无统计学意义[(95%可信区间为0.731～0.849，0.744～0.860，0.752～0.867，0.747～ 0.862，Z＝0.995，0.245，0.130，0.102，P>0.05)和(95%可信区间为0.690～0.873，0.679～0.865，0.702～0.882，0.715～ 0.891，Z＝0.325，0.026，0.744，0.803，P>0.05)]。②应用RF、LightGBM机器学习算法自行筛选临床病理因素指标构建预测模型。根据指标对预测模型重要度排序，选择重要度>0.01的指标，包括年龄、肿瘤直径、AFP、白细胞(WBC)、血小板、总胆红素、天冬氨酸氨基转移酶、γ－谷氨酰转移酶、ALP和纤维蛋白原，构建RF机器学习算法预测模型；挑选重要度>5.0的指标，包括年龄、肿瘤直径、AFP、WBC、ALP和纤维蛋白原，构建LightGBM机器学习算法预测模型；由于ANN及SVM机器学习算法不具备筛选指标能力，应用单因素分析结果筛选指标，包括年龄、肿瘤数目、肿瘤直径、卫星病灶、肿瘤边界、AFP、ALP和纤维蛋白原水平，构建SVM、ANN机器学习算法预测模型。SVM、RF、ANN、LightGBM机器学习算法预测模型训练集和验证集AUC分别为0.803、0.838、0.793、0.847和0.810、0.802、0.802、0.836，分别与逻辑回归列线图AUC比较，差异均无统计学意义[(95%可信区间为0.740～0.857，0.779～0.887，0.729～0.848，0.789～0.895，Z＝0.421，0.119，0.689，1.517，P>0.05)和(95%可信区间为0.710～0.888，0.700～0.881，0.701～0.881，0.740～0.908，Z＝0.856，0.458，0.532，1.306，P>0.05)]。结论机器学习算法可用于术前预测肝细胞癌MVI，但其应用价值尚需多中心大样本数据进一步验证。