Resumen

Para llevar a cabo una mejor investigación en la resección del carcinoma hepatocelular, este trabajo utilizó el aprendizaje automático 3D y el algoritmo de regresión logística para estudiar la asistencia preoperatoria de los pacientes sometidos a hepatectomía. En este estudio, se analizó el modelo de regresión logística para encontrar los factores que influyen en la supervivencia y la recurrencia de los pacientes. Se seleccionaron los datos clínicos de 50 pacientes con CHC sometidos a hepatectomía extensa (≥4 segmentos del hígado) ingresados en nuestro hospital entre junio de 2020 y diciembre de 2020 para calcular el volumen hepático, el volumen de resección quirúrgica simulada, el volumen hepático residual, el margen quirúrgico, etc. Los resultados mostraron que el volumen hepático simulado de 50 pacientes fue de 845,2 285,5 mL, y el volumen hepático real de 50 pacientes fue de 826,3 ± 268,1 mL, y no hubo diferencias significativas entre los dos grupos (t = 0,425; P > 0,05). En comparación con el modelo de regresión logística, el método de aprendizaje automático tiene un mejor efecto de predicción, pero el modelo de regresión logística tiene una mejor interpretabilidad. El análisis de la relación entre el tumor hepático y los vasos hepáticos en problemas prácticos tiene un valor específico de aplicación clínica para evaluar con precisión el volumen de resección hepática y el margen quirúrgico.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:modelo de regresión logística, pacientes, margen quirúrgico, valor específico de aplicación clínica, aprendizaje automático 3D, volumen hepático real, mejor efecto de predicción, resección de carcinoma hepatocelular, algoritmo de regresión logística, volumen hepático residual.
• Keywords:logistic regression model, patients, surgical margin, specific clinical application value, 3D machine learning, actual liver volume, better prediction effect, hepatocellular carcinoma resection, logistic regression algorithm, residual liver volume