#Graves'病

机器学习优化甲亢放射性碘治疗

针对Graves'病（GH）的放射性碘（RAI）治疗尽管是标准疗法，但因个体反应复杂导致失败率较高。传统固定剂量或简单计算剂量方法难以考虑临床特征间的非线性相互作用。研究通过回顾分析1,292名患者的数据，采用逐步回归和多种机器学习算法，最终确定了九个最优预测因子，并发现随机森林模型在预测RAI疗效方面表现最佳，AUC达到0.950，Brier得分为0.067。SHAP分析进一步确认了RAIU 3h、FT4、年龄和甲状腺重量是最具影响力的特征。该框架为个性化精准治疗提供了有力工具。