分析方法可以改善化療組合

(HealthDay)——根據(jù)發(fā)表在《。管理科學》五月號上的一項研究，基于機器學習和優(yōu)化的模型可以改進將在 III 期臨床試驗中測試的化療方案，而不會改變毒性結果。

劍橋麻省理工學院的 Dimitris Bertsimas 博士及其同事開發(fā)了模型來預測臨床試驗的結果在運行之前測試聯(lián)合化療方案，并確定要在 II 期和 III 期試驗中測試的聯(lián)合化療方案。開發(fā)這些模型的目的是為了提高 III 期試驗中測試的治療方案的質量。

研究人員建立了包含 414 項晚期胃癌臨床試驗的數(shù)據(jù)庫。這被用來開發(fā)統(tǒng)計模型，可以獲得 0.56 的樣本外 R2 來預測中位總生存期，并獲得 0.83 的曲線下樣本外面積來預測高毒性的不可接受性。提出的模型使用機器學習和優(yōu)化來建議 II 期和 III 期試驗的治療方案。使用兩種技術來評估這些模型選擇的方案的質量，并與當前臨床實踐中測試的方案進行比較。兩種技術都表明，這些模型可以提高III期臨床試驗測試所選方案的功效，而不改變毒性結果。

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