机器学习-生存分析：基于QHScrnomo模型的乳腺癌患者风险评估与个性化预测

一、引言

乳腺癌作为女性常见的恶性肿瘤之一，对女性健康构成威胁。随着医疗技术的不断进步，个性化医疗逐渐成为乳腺癌治疗的重要方向。通过深入研究乳腺癌患者的风险评估和个性化预测，可以帮助医生更准确地制定治疗方案，提高治疗效果，降低不必要的治疗费用和副作用。因此，本文旨在探讨基于 QHScrnomo 模型的乳腺癌患者风险评估与个性化预测的有效性和应用前景。QHScrnomo 模型是一种基于机器学习的生存分析模型，已在乳腺癌研究中取得了显著进展。该模型结合了多种临床特征和分子标志物，能够更精准地预测乳腺癌患者的生存情况和治疗效果，为个性化医疗提供了新的思路和方法。

二、QHScrnomo 简介

2.1 QHScrnomo 模型基本原理

QHScrnomo 模型是一种基于机器学习的生存分析模型，用于乳腺癌患者的风险评估和个性化预测。其基本原理如下：

数据收集：QHScrnomo 模型首先需要大量的乳腺癌患者数据，包括临床特征、生物标志物、影像学资料等。这些数据将被用来训练模型，建立乳腺癌患者生存情况与多种因素之间的关联模型。
特征选择：在数据预处理阶段，QHScrnomo 模型会对输入数据进行特征选择，筛选出对乳腺癌生存情况具有重要影响的特征。这有助于提高模型的预测能力和准确性。
模型训练：QHScrnomo 模型采用机器学习算法，如深度学习、支持向量机等，通过对已知数据的学习和训练，建立起乳腺癌患者生存情况的预测模型。模型会根据患者的特征数据，预测其未来的生存情况。
预测与评估：训练好的 QHScrnomo 模型可以用来预测乳腺癌患者的生存率、治疗效果等信息。同时，模型还会进行评估，验证其预测结果的准确性和可靠性。

总的来说，QHScrnomo 模型通过整合多种临床特征和分子标志物信息，利用机器学习技术构建预测模型，实现对乳腺癌患者风险评估和个性化预测。通过不断优化模型和更新数据，可以提高模型的预测精度，为乳腺癌患者的治疗提供更科学的依据。

2.2 QHScrnomo和cox比较

QHScrnomo 模型和 Cox 比例风险模型是两种用于生存分析的常见方法，它们在乳腺癌患者的风险评估和预测中具有不同的特点和优势：

「QHScrnomo 模型」：

QHScrnomo 模型是基于机器学习的方法，可以处理大规模数据并挖掘复杂的关联关系。
该模型能够综合考虑多种临床特征、生物标志物和影像学资料，具有较强的预测能力和个性化定制能力。
QHScrnomo 模型可以不断学习和更新，逐步优化预测效果，适用于需要动态调整的预测场景。

「Cox 比例风险模型」：

Cox 模型是一种统计模型，用于分析生存数据中的风险因素和生存时间之间的关系。
该模型基于半参数方法，可以估计各个危险因素对生存时间的影响程度，是常用的生存分析工具之一。
Cox 模型相对简单直观，容易解释结果，适合于需要对特定因素进行精确分析的情况。

如果需要充分利用大规模数据、挖掘复杂关联关系并实现个性化预测，可以考虑使用 QHScrnomo 模型；而如果更注重对特定因素的精确评估和解释，Cox 比例风险模型可能是更合适的选择。综合考虑模型的优势和局限性，结合实际需求选取适合的模型进行生存分析是非常重要的。

三、实例演示

「数据集准备」

library(survival)
head(gbsg)

结果展示：

   pid age meno size grade nodes pgr er hormon rfstime status
1  132  49    0   18     2     2   0  0      0    1838      0
2 1575  55    1   20     3    16   0  0      0     403      1
3 1140  56    1   40     3     3   0  0      0    1603      0
4  769  45    0   25     3     1   0  4      0     177      0
5  130  65    1   30     2     5   0 36      1    1855      0
6 1642  48    0   52     2    11   0  0      0     842      1

「示例数据集介绍」

> str(gbsg)
'data.frame':   686 obs. of  10 variables:
 $ age    : int  49 55 56 45 65 48 48 37 67 45 ...
 $ meno   : int  0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 ...
 $ size   : int  18 20 40 25 30 52 21 20 20 30 ...
 $ grade  : int  2 3 3 3 2 2 3 2 2 2 ...
 $ nodes  : int  2 16 3 1 5 11 8 9 1 1 ...
 $ pgr    : int  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ er     : int  0 0 0 4 36 0 0 0 0 0 ...
 $ hormon : int  0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 ...
 $ rfstime: int  1838 403 1603 177 1855 842 293 42 564 1093 ...
 $ status : Factor w/ 2 levels "0","1": 1 2 1 1 1 2 2 1 2 2 ...

age：患者年龄
meno：更年期状态（0表示未更年期，1表示已更年期）
size：肿瘤大小
grade：肿瘤分级
nodes：受累淋巴结数量
pgr：孕激素受体表达水平
er：雌激素受体表达水平
hormon：激素治疗（0表示否，1表示是）
rfstime：复发或死亡时间（以天为单位）
status：事件状态（0表示被截尾，1表示事件发生）

「划分训练集和测试集」

# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
data <- gbsg[,c(-1)]


# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
train_indices <- sample(x = 1:nrow(data), size = 0.7 * nrow(data), replace = FALSE)
test_indices <- sample(setdiff(1:nrow(data), train_indices), size = 0.3 * nrow(data), replace = FALSE)

train_data <- data[train_indices, ]
test_data <- data[test_indices, ]

「模型拟合」

install.packages("QHScrnomo")
library(QHScrnomo)

dd <- datadist(train_data)          
options(datadist = "dd")

cox <- cph(Surv(rfstime,status == 1) ~ age + meno + size + grade + nodes + pgr + er + hormon, data = train_data,x = TRUE, y = TRUE, surv =TRUE,time.inc = 120)
cox

# 转化为风险竞争模型
crr <- crr.fit(cox, cencode = 0, failcode = 1)
crr

# 预测
set.seed(123)          
train_data$tenf <- tenf.crr(          
  crr,           
  time = 120)
  
# 计算c-index
c_index <- cindex(          
  prob = train_data$tenf,          
  fstatus = train_data$status,          
  ftime = train_data$rfstime,          
  type = "crr",          
  failcode = 1          
)

结果展示：

> cox
Cox Proportional Hazards Model

cph(formula = Surv(rfstime, status == 1) ~ age + meno + size + 
    grade + nodes + pgr + er + hormon, data = train_data, x = TRUE, 
    y = TRUE, surv = TRUE, time.inc = 120)

                      Model Tests    Discrimination    
                                            Indexes    
Obs      480    LR chi2     71.87    R2       0.140    
Events   213    d.f.            8    R2(8,480)0.125    
Center -0.56    Pr(> chi2) 0.0000    R2(8,213)0.259    
                Score chi2  80.66    Dxy      0.370    
                Pr(> chi2) 0.0000                      

       Coef    S.E.   Wald Z Pr(>|Z|)
age    -0.0245 0.0113 -2.16  0.0312  
meno    0.3494 0.2192  1.59  0.1110  
size    0.0100 0.0050  2.02  0.0438  
grade   0.1731 0.1213  1.43  0.1536  
nodes   0.0470 0.0091  5.17  <0.0001 
pgr    -0.0024 0.0007 -3.54  0.0004  
er      0.0005 0.0005  1.00  0.3164  
hormon -0.3960 0.1533 -2.58  0.0098  

> crr
convergence:  TRUE 
coefficients:
      age      meno      size     grade     nodes       pgr        er    hormon 
-0.024440  0.349000  0.010030  0.172900  0.046970 -0.002399  0.000481 -0.396100 
standard errors:
[1] 0.0119900 0.2243000 0.0052410 0.1159000 0.0137000 0.0007350 0.0004701 0.1527000
two-sided p-values:
    age    meno    size   grade   nodes     pgr      er  hormon 
0.04200 0.12000 0.05600 0.14000 0.00061 0.00110 0.31000 0.00950 

> c_index
           N            n       usable   concordant       cindex 
4.800000e+02 4.800000e+02 6.587200e+04 4.283700e+04 6.503067e-01

「模型校验」

# 绘制列线图
nomogram.crr(          
  fit = crr,       #列线图对象        
  failtime = 120,   # 时间点    
  lp = FALSE,           
  xfrac = 0.65,         
  fun.at = seq(0.2, 0.8, 0.1),   
  funlabel = "Predicted  risk"          
)

# 绘制DCA曲线
library(dcurves)
library(magrittr)
train_data$pred <- predict(crr, time = 120)
library(dcurves)
dca(Surv(rfstime,status == 1) ~ pred, 
    data = train_data,
    time = 120,
    label = list(pred="model")) %>%
  plot(smooth = TRUE)