基于决策树算法构建肝癌患者肝动脉化疗栓塞术术后早期恶心呕吐预测模型

肝癌患者肝动脉化疗栓塞术后早期恶心呕吐的预测与干预策略

肝动脉化疗栓塞术（TACE）作为一种常用的治疗肝细胞癌的介入手段，通过局部灌注化疗药物并阻断肿瘤供血，实现肿瘤控制和患者延续生存。然而，术后早期恶心呕吐作为常见的不良反应，不仅影响患者的治疗依从性，还可能加重身体负担，延缓康复进程。因此，如何准确预测并预防这一不适，成为临床亟需解决的问题。

一、肝癌患者术后恶心呕吐的多因素诱因

术后恶心呕吐的发生并非单一原因所致，而是多种临床因素共同作用的结果。研究显示，患者的性别差异、既往化疗相关的恶心呕吐经历、肿瘤的大小和数量、使用止吐药的情况以及具体的手术方式，均可能对术后的恶心呕吐发生率产生显著影响。特别是肿瘤数量作为关键影响因素，提示肿瘤负荷可能通过多种机制参与不良反应的产生。

二、决策树算法在风险预测中的应用价值

借助人工智能技术，决策树算法能够基于海量临床数据，挖掘各类变量之间的复杂关联，为患者早期恶心呕吐的风险分层提供科学依据。该算法构建的分层预测模型不仅操作简便，直观展示患者风险路径，而且具有较高的预测准确性。在训练集和验证集中，模型的受试者工作曲线下面积均超过0.85，表现出良好的区分能力，为临床个体化诊疗提供了有力支持。

三、基于预测模型的精准干预策略

精准预测是实现有效干预的前提。通过早期识别高风险患者，临床医护人员可以提前启动针对性的止吐治疗和支持措施，包括优化止吐药使用方案、调整化疗剂量及术式选择等。此举不仅有助于缓解患者的不适症状，提升治疗体验，也可能降低住院时间及医疗成本，实现良好的医患双赢。

四、未来展望与临床推广

尽管当前的预测模型展现出较好的效果，但模型的广泛应用仍需结合多中心、更大规模的临床数据进行进一步验证和优化。此外，融合更多生物标志物和影像学指标，结合机器学习技术，未来有望构建更精细、动态的预测体系，助力肝癌患者个性化治疗管理。

结语

肝癌患者接受肝动脉化疗栓塞术后的早期恶心呕吐是临床常见且影响治疗效果的重要问题。基于决策树算法构建的预测模型为早期识别高风险患者提供了科学工具，促进了个体化干预的实现。随着人工智能技术的不断进步，这类预测模型将在肝癌术后管理中发挥越来越重要的作用，为提升患者生活质量和治疗效果添砖加瓦。

罗允周 陆军军医大学第一附属医院