OSCCの不顕性リンパ節転移を予測する機械学習モデルを開発

臨床的リンパ節転移がない（cN0）早期口腔扁平上皮がん（OSCC）の不顕性リンパ節転移（OLNM）を予測する機械学習モデルを開発し、妥当性を検証。バイオマーカーのCD31およびPROX1を組織学的パラメータと組み合わせ、4種の機械学習モデルを用いて訓練コホート（患者56例）で評価し、最も精度が高いモデルを外部妥当性検証コホート（T1-2 N0患者112例）で検証した。 その結果、4種のモデルのうち、ランダムフォレストモデルの性能（曲線下面積0.89）と精度（0.88）が最も高く、95％超の陰性的中率も維持された。 ...