El papel del Machine Learning en la prognosis del cáncer nasofaríngeo

El cáncer nasofaríngeo (NPC) es un tipo de cáncer poco común que tiene una epidemiología y histopatología distintiva en comparación con otros cánceres de cabeza y cuello. Aunque es endémico en regiones de China y el sudeste asiático, también se presenta en otros lugares con una incidencia keratinizante o no keratinizante. La prognosis de NPC es importante para un tratamiento efectivo, y la incorporación de factores biológicos del tumor en la estratificación de riesgos es un tema de discusión. La solución podría estar en el Machine Learning. El uso de la metodología Machine Learning es un enfoque prometedor para la prognosis de NPC. Varias investigaciones han examinado el uso de diferentes algoritmos de Machine Learning en la prognosticación de los resultados en NPC. En este estudio, se utiliza el rendimiento de cinco algoritmos individuales diferentes para producir un solo algoritmo de Machine Learning conocido como un algoritmo apilado. Se compara el rendimiento del algoritmo apilado con otro algoritmo de Machine Learning llamado Extreme Gradient Boosting (XGBoost) para la prognosis de la supervivencia global en pacientes con cáncer NPC. La combinación de diferentes algoritmos de Machine Learning ha demostrado ser una estrategia exitosa en la prognosis de NPC. El algoritmo apilado puede proporcionar una mejor estratificación del riesgo de supervivencia personalizada para los pacientes. Además, el uso de técnicas de explicación local interpretable y explicaciones aditivas de SHAP puede proporcionar una mejor comprensión de las predicciones hechas por el modelo XGBoost. Esto puede ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre el tratamiento que deben proporcionar a los pacientes. En resumen, el uso de Machine Learning en la prognosis del cáncer nasofaríngeo es una estrategia prometedora en la mejora de la estratificación del riesgo de supervivencia personalizada para los pacientes. La combinación de diferentes algoritmos de Machine Learning y el uso de técnicas de explicación local interpretable y explicaciones aditivas de SHAP puede proporcionar una mejor comprensión de las predicciones hechas por el modelo XGBoost. Esto puede ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre el tratamiento que deben proporcionar a los pacientes.