编者按：“AME 作者面对面” 是微信公众号 “AME科研时间” 的特色专栏。编辑部精心挑选了发表在 AME 旗下杂志的优秀论著，诚邀作者总结亮点，分享研究成果，旨在进一步推动医学同行之间的交流和进步。
分享团队：
苏州大学附属第一医院胡春洪团队
所刊杂志：
Translational Cancer Research（点击查看杂志详情与影响因子）
文章标题：
机器学习和深度学习提高宫颈癌患者的总生存期预测（Machine learning and deep learning to improve overall survival prediction in cervical cancer patients）
该研究采用了SEER数据库收集的7635例宫颈癌患者病例，制定纳入和排除标准后共纳入2490例宫颈癌患者，采用7：3的比例进行训练和验证，通过LASSO回归和多因素Cox回归筛选特征。通过5种机器学习和深度学习算法开发构建了5个模型，并检测模型对于宫颈癌患者1年、3年、5年总生存期的预测效能。最后发现，DeepSurv算法构建的模型对宫颈癌1年、3年、5年总生存期预测最好，并且和随机森林模型相似的结果是，AJCC分期and T分期的临床特征都在临床特征权重里排前三。
深度学习算法开发的DeepSurv模型作为一种可解释的方法，它结合了临床特征和人口统计学信息，在C指数和AUC值方面显示出显著的优势和卓越的性能，这使其成为临床实践中的宝贵工具。当然，尽管模型展示了预测预后的能力，但为了提高预测准确性并改善其临床效用，还需要在更大的数据集上进行进一步的开发和验证。利用这个模型可以帮助医生为宫颈癌患者制定个性化的治疗计划，减少宫颈癌患者的焦虑。（论著中文信息由第一作者整理提供，欲览英文原文请扫描下方二维码）
姜楠，2014年毕业于兰州大学，同年就职于苏州大学附属第一医院放射科，2017年晋升为主治医师，目前博士在读。近年来作为第一作者发表在中英文杂志的论文10余篇，参与发表中英文论文10余篇，主持院级教学项目1项，参与国自然面上项目1项。
胡春洪，主任医师，教授，博导。苏州大学附属第一医院放射科主任，放射教研室主任，苏州大学第一临床医学院副院长，苏州大学医学影像研究所所长。国家重点临床专科、省重点学科、国家一流本科专业建设项目负责人。中华医学会放射学分会委员，中国医师协会放射医师分会委员兼呼吸专委会副主委，江苏省医学会放射学分会前任主任委员，江苏省医师协会放射医师分会会长，苏州市医学会放射学分会主任委员，国家重点研发首席科学家。从事放射影像工作近40年，以第一或通讯作者身份发表论文100余篇，获省级、厅市级科技进步奖或医学新技术引进奖11项，主编、参编专著（教材）19部，主持国家重点研发计划、国家自然科学基金项目5项，苏州市重点疾病诊疗专项项目1项，主持国家一流课程2门，获国家教学成果二等奖1项。培养硕士、博士研究生178名。先后获江苏省医学重点人才、江苏省有突出贡献中青年专家、姑苏卫生领军人才等荣誉称号。
AME旗下34本期刊获最新影响因子 | 2025年6月排版编辑：陈 童 AME Publishing Company
