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AI 局部进展期胃癌预后因素分析工具
本工具是一款专业的 AI 局部进展期胃癌预后因素分析工具， 专注于 根治性切除术 后患者的生存数据分析。通过内置的 Cox回归模型 与 Lasso算法， 自动筛选独立预后因子并生成可视化的 Nomogram列线图， 显著提升临床科研的建模效率。
胃癌预后模型构建规范
变量筛选方法
推荐使用单因素Cox回归结合LASSO回归进行降维，筛选出具有统计学意义的潜在预后因子。
多因素分析模型
将筛选出的变量纳入多因素Cox比例风险模型，确定独立预后因素，并计算HR值及95% CI。
Nomogram 列线图
基于多因素分析结果构建可视化的列线图，用于预测患者术后1年、3年或5年的生存率。
模型验证与评价
必须使用C-index（一致性指数）和校准曲线对模型的区分度和准确度进行内部或外部验证。
常见问题
支持哪些数据类型？
本工具支持临床病理特征、实验室检查指标及免疫组化结果等多模态数据的分析输入。
如何提高模型准确性？
请确保输入的变量描述完整，包含具体的分类标准（如TNM分期采用AJCC第8版）及样本量信息。