직장암 최소침습수술 후 하전방 절제술 증후군에 대한 전통적 모델과 여섯 가지 다른 기계 학습 방법의 비교 -- 예측 모형의 개발 및 외부 검증 : 이중 센터 코호트 연구

포함 및 제외 기준에 따른 철저한 선별 후, 두 개의 대규모 의료 센터에서 온 환자들은 이 연구를 위해 두 개의 코호트로 나누어졌습니다. 코호트 1은 주로 훈련 및 내부 검증 세트로 사용되었으며, 코호트 2는 코호트 1로부터 구축된 예측 모델의 외부 검증을 위해 사용되었습니다. 예측 모델을 생성하기 위해 DT, RF, XGBOOST, SVM, lightGBM, SHLNN을 포함한 6가지의 구별되는 머신 러닝 방법과 함께 기존의 로지스틱 회귀를 사용했습니다. 이 일곱 가지 구별되는 모델 구축 방법의 ROC 곡선 아래 면적(AUC)과 유사한 일치 지수(C-index)를 비교하여 가장 우수한 민감도와 특이도를 가진 접근법을 선택했습니다. 그런 다음 이 방법을 사용하여 코호트 1의 예측 모델을 구축하고 내부 검증을 완료했습니다. 마지막으로, 코호트 2는 예측 모델의 외부 검증을 거쳤습니다.