基于因果推断肺癌患者预后治疗影响因素研究

来源：计算机技术与发展杂志2021年第08期北京时间：

作者：周琦;万亚平;';左建宏;刘纯;马真真;杨菁华

单位：1. 南华大学 计算机学院,湖南 衡阳 421001;2. 湖南省医疗大数据国际科技合作基地,湖南 衡阳 421001;3. 南华大学附属第三医院,湖南 衡阳 421001

摘要：因果推断作为强人工智能的基础,越来越受到科研人员的关注并开始将其应用到各行各业。 肺癌是世界范围内癌症发病率和死亡率居高不下的主要原因,患者的生存率低预后差以至于癌症的复发率高。 因此确定肿瘤患者预后的因素变得尤为重要。 针对传统医学统计方法只能从仅有的观测数据中学习表观现象的建模关联,而没有深入挖掘其隐藏的因果方向,无法回答某些干预和反事实问题,提出基于线性非高斯模型(LiNGAM)的肺癌患者临床数据因果发现方法,可以得出临床病理特征之间的因果路线图。 实验结果表明,血小板可以作为肺癌患者预后评估的一个检测指标,从因果推断的角度出发,可以准确判断患者预后,为临床治疗提供有效的干预。 为因果推断的应用领域提供了新的研究方向。

关键词：因果推断;线性非高斯模型;统计;肺癌;预后因素