李 翔 ,李姝婷 ,陈 容 ,骆仕俐 ,张 溪 ,李远盛 ,许望东,张俊辉

西南医科大学：1.公共卫生学院；2.科技处（泸州 646000）

前列腺癌（prostate cancer）是指发生在前列腺的上皮性恶性肿瘤，是最常见的男性泌尿生殖系统恶性肿瘤之一，占男性恶性肿瘤病死率的第2位[1-2]。据《全球癌症统计报告》数据显示[3]2020 年中国前列腺癌标化发病率为10.2/10万，标化死亡率为4.6/10万。目前，中国前列腺癌的总体发病率和死亡率低于世界水平，但前列腺癌的发病率和死亡率仍在不断升高[4]，癌症顺位前移，其疾病负担有向年轻人群转移的趋势[5]。前列腺癌患者在发病早期往往缺乏典型的临床表现。早期诊断指标主要是前列腺特异性抗原（prostate special antigen，PSA），该指标具有器官特异性而非肿瘤特异性，在前列腺增生、前列腺炎和其他前列腺良性疾病中都可能会升高[6]，导致前列腺癌过度诊断和过度治疗的风险很高[7]。因此，本研究首先采用单因素Logistic 回归初步筛选了前列腺癌的预测因子，并据此建立了Logistic 回归、Lagrangian 支持向量机（Lagrangian Support Vector Machine,LSVM）和随机森林模型三种前列腺癌早期诊断预测模型，再采用ROC 曲线对其预测效能进行比较，以探讨三种模型在前列腺癌早期诊断中的应用价值，为前列腺癌早期诊断提供理论支持。

1 资料与方法

1.1 数据来源

数据来源于临床医学科学数据中心（301 医院）的《前列腺肿瘤预警数据集》[8]。数据集包含基本信息表、诊断表、检查信息表、病理信息表、PSA信息表、生化检查表、导尿信息表、血常规信息表、放疗信息表、手术情况表、性腺激素表、药物信息表、膀胱镜信息表等。……