高凯绩，王一豪，曹海坤，贾建光

蚌埠医学院第一附属医院肿瘤外科，安徽 蚌埠 233000

目前，各国报道的食管胃结合部腺癌(AEG)发病率均呈一定上升趋势［1-3］。中国、日本及其他亚洲国家亦有类似的研究结果［4］。因此，这类肿瘤引起了更多学者的关注和重视。AEG具有胃癌和食管癌的基本特性，但又有所不同，其淋巴结转移即可上至胸腔纵膈又可下至腹腔，肿瘤位置处于食管胃交界处，手术难度大，操作复杂。临床外科对于该病手术治疗的预后认知不足，且AEG患者在临床病理分期、治疗方案等方面存在不同，其预后差异很大。

Cox 比例风险回归模型（Cox-PH）通常用于队列研究［5］，以确定风险因素，并使用生存数据构建预测模型。Cox-PH可以根据风险比值来定义变量的重要性，具有直观、解释性强的特点。然而，Cox-PH受到等比例风险和线性等假设的限制，若假设不满足则影响模型预测效果。此外，Cox-PH对于非线性复杂关系的变量难以处理［6］。机器学习（ML）是让计算机通过学习处理过的数据和信息，开发出一种算法，通过算法让机器学习如何做出决策。ML为通过经验自动改进的计算机算法［7］，包括XGBoost、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）等，它们有能力从数据中学习训练以达到对未来事件的准确预测［8］，这些算法正逐渐被用于肺癌、乳腺癌、肝癌、胃肠道癌等多种恶性肿瘤预后研究，成为临床研究的热点［9-12］。ML模型包含种类较多，且每种模型都具有自己的适用范围，不同种类、不同体量、不同特征的数据其预测效能也有所不同，传统的Cox-PH和ML模型对AEG预后预测效能孰优孰劣尚未了解。……