目的探索应用人工智能机器学习算法单纯基于肝、肾功等血液学检查来辅助筛查泌尿系统肿瘤。方法分别利用支持向量机和神经网络算法对3136例正常人员和泌尿系统恶性肿瘤患者肝肾功数据进行分析,找到肝肾功数据与泌尿系统恶性肿瘤的相关性。结果对于泌尿系统恶性肿瘤通过5次交叉验证的最优平均分类准确率达到了92.05%,支持向量机与神经网络算法结果基本一致。结论机器学习算法可以单纯通过肝、肾功等血液学检测分类正常人和泌尿系统恶性肿瘤患者,表明该方法有望成为一种泌尿系统肿瘤辅助筛查手段。
泌尿外科杂志（电子版）
2017年4期
