Machine Learning Model Based on Multidimensional Laboratory Indicators for Predicting Distant Metastasis in Nasopharyngeal Carcinoma: A Multicenter Retrospective Cohort Study
Questo studio retrospettivo multicentrico ha sviluppato e validato un modello robusto di machine learning XGBoost utilizzando indicatori di laboratorio multidimensionali di routine per predire accuratamente la metastasi a distanza nel carcinoma rinofaringeo, identificando biomarcatori chiave e fornendo approfondimenti biologici per supportare la valutazione del rischio individualizzata e l'ottimizzazione del trattamento.