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作者：王以瑄;王嘉寅;赖欣;孙新宇;刘晶晶;
单位：南京航空航天大学自动化学院;西安交通大学计算机科学与技术学院;合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;西安交通大学管理学院;
摘要：近年来,癌症基因检测和精准诊疗技术取得了突破性进展,靶向、免疫药物大量上市,患者生存率显著提高。然而,由于癌症极高的个体差异性,尽管癌症药物种类很多,每种药物仅适用于小部分患者。因此,辅助医生根据患者的基因检测结果预测药物的适用性是临床实践的关键问题。同时,由于生物学特性和生物信息学局限性,癌症基因检测精度不高;且检测工作环节多、误差传递后易放大、环节间数据大多不可解释,导致数据质量难以评估。本文从工程管理的角度出发,对基因检测的生产流程进行全局风险预测,提出一种考虑基因检测误差、基于肿瘤突变负荷指标的免疫疗法临床用药辅助决策模型,有效降低检测错误对决策判断的干扰,显著提高决策准确率。
关键词：癌症精准诊疗;;癌症基因检测;;检测质量;;风险预测;;机器学习应用;;临床辅助决策
基金资助：国家自然科学基金资助项目(72293581,62302215)
