面向 metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) 的经验证的纵向 GRU 模型用于门诊级别 180 天死亡风险预测
机器学习
2026-01-29 v1 应用统计
摘要
晚期去势抗性前列腺癌(mCRPC)是一种高度侵袭性疾病，预后差，治疗反应异质性大。本研究我们开发并外部验证了一种基于两个 III 期队列（n=526 和 n=640）的纵向数据构建的门诊级别 180 天死亡风险模型。仅纳入可观测 180 天结果的门诊记录；右删失案例被排除。我们比较了五种候选架构：长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)、比例风险比(Cox Proportional Hazards)、随机生存森林(RSF)和逻辑回归。对于每个数据集，我们选择实现 85% 灵敏度下限的最小风险阈值。GRU 和 RSF 模型最初显示出较高的辨别能力（C 指数为两者均为 87%）。在外部验证中，GRU 获得更好的校准（斜率：0.93；截距：0.07），并实现了 PR-AUC 为 0.87。临床影响分析显示，真阳性样本的中位警戒时间为 151.0 天（假阳性样本为 59.0 天），每 100 例门诊记录触发警报的平均次数为 18.3。鉴于晚期虚弱或坏死性肥胖以及血流动力学不稳定，置换重要性排名将 BMI 和收缩压置于最强关联之列。这些结果表明，纵向常规临床标记可用于估算 mCRPC 的短期死亡风险，并支持在数月窗口期内进行积极性护理规划。
引用
@article{arxiv.2601.20046,
title = {Externally Validated Longitudinal GRU Model for Visit-Level 180-Day Mortality Risk in Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer},
author = {Javier Mencia-Ledo and Mohammad Noaeen and Zahra Shakeri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.20046},
year = {2026}
}
备注
7 pages, 4 figures