一种基于机器学习和血清miRNA构建早期HCC预测模型的方法

本发明属于医学诊断的技术领域，具体涉及一种基于机器学习和血清miRNA构建早期HCC预测模型的方法。利用大规模血清miRNA芯片数据集和机器学习驱动的分析流程，该流程结合了特征选择和堆叠集成建模，利用公共血清miRNA芯片数据集识别早期肝细胞癌的生物标志物，开发了一种高性能的肝细胞癌早期诊断模型，该模型作为非侵入性工具用于早期HCC筛查具有强大的临床转化潜力。随后，通过使用茎环法逆转录联合定量聚合酶链反应技术量化血清miRNA谱型，开发最佳HCC检测模型XGBoost_PLR_glm，所提出的血清miRNA特征是提高早期肝细胞癌检测的有效工具，可能有助于改善肝细胞癌的预后评估。