DeepSurv — Калькулятор риска прогрессии

Grade (ISUP)

Морфология

Светлоклеточный Не светлоклеточный

Размер опухоли, см

см

используйте точку (например 3.7)

Уровень тромбоза

Уровень I Уровень II

Время прогноза

лет

мес

= 60 мес

диапазон данных: 1 — 84 мес (до 7 лет)

загрузка модели...

Результаты

Ожидание расчёта

Относительный риск (HR): —

Log-risk (выход нейросети): —

Прогноз безрецидивной выживаемости

Срок	S(t) пациента	S₀(t) базовая	Риск события
Нажмите «Рассчитать»

Показать отладку

📁 Ссылка на публикацию 📄 Документация DeepSurv

О калькуляторе

Что это такое

Данный калькулятор реализует модель DeepSurv — расширение пропорциональной модели Кокса, в котором линейный прогностический индекс заменён многослойной нейронной сетью. Модель обучена на данных 100 пациентов с почечно-клеточным раком (ПКР) и опухолевым тромбозом почечной и нижней полой вены I–II уровней, перенёсших радикальную нефрэктомию с тромбэктомией (ФГБУ «РНЦРХТ им. акад. А.М. Гранова», 2007–2024 гг.).

Индекс конкордации (C-index) на тестовой выборке: 0.8056, что превышает классическую модель Кокса (0.7917).

Предикторы

Grade (ISUP) — степень злокачественности по шкале ISUP (1–4). Высокая градация ассоциирована с большим риском прогрессирования.
Морфология — гистологический тип: светлоклеточный (1) или не светлоклеточный (0).
Размер опухоли — наибольший размер опухоли в сантиметрах. Больший размер повышает риск.
Уровень тромбоза — уровень I (почечная вена) или уровень II (нижняя полая вена). Уровень II ассоциирован с худшим прогнозом.

Математическая основа

Модель Кокса описывает функцию риска как:

h(t | X) = h₀(t) × exp(f(X, θ))

где h₀(t) — базовая функция риска, а f(X, θ) — выход нейронной сети (log-risk score). В классической модели Кокса f(X) = βᵀX (линейная), в DeepSurv — нелинейная функция, аппроксимированная глубокой нейросетью.

Индивидуальная функция выживания вычисляется как:

S(t | X) = S₀(t)^exp(f(X))

где S₀(t) — базовая функция выживания, оценённая по методу Бреслоу (Breslow estimator) на обучающих данных. Значение exp(f(X)) = HR (hazard ratio) — относительный риск пациента по сравнению с «базовым» пациентом.

Как интерпретировать результат

Относительный риск (HR — Hazard Ratio)

HR < 1.0 — риск прогрессирования ниже среднего. Чем меньше HR, тем лучше прогноз.
HR = 1.0 — риск соответствует среднему по обучающей выборке.
HR > 1.0 — риск прогрессирования выше среднего. HR = 2.0 означает двукратно повышенный риск.

Безрецидивная выживаемость S(t)

Показывает вероятность того, что у пациента не произойдёт прогрессирование заболевания до указанного момента времени.

S(t) > 80% — благоприятный прогноз: высокая вероятность отсутствия рецидива.
50% < S(t) ≤ 80% — умеренный прогноз: рекомендуется усиленное наблюдение.
S(t) ≤ 50% — неблагоприятный прогноз: высокий риск прогрессирования, показано обсуждение дополнительной терапии.

Таблица по ключевым срокам

В таблице показана выживаемость на стандартные сроки наблюдения (1, 2, 3, 5, 7 лет). «Риск события» = 1 − S(t) — вероятность того, что прогрессирование произойдёт к указанному сроку.

Важно: Калькулятор предоставляет оценку риска на основе статистической модели и не является медицинской экспертной системой. Результаты предназначены для вспомогательного использования специалистом и не заменяют клинического суждения. Модель обучена на ограниченной выборке (n=100), что может влиять на точность прогноза в отдельных клинических ситуациях. Прогноз за пределами диапазона данных (более 84 месяцев) является экстраполяцией и менее надёжен.

Источники

Мирзабеков М.К., Тихонский Н.Д., Школьник М.И. и др. Прогнозирование безрецидивной выживаемости больных с ПКР и опухолевым тромбозом почечной и нижней полой вены I–II уровней с использованием расширенной модели Кокса и методов машинного обучения. DOI: 10.35693/SIM686422
Katzman J.L. et al. DeepSurv: personalized treatment recommender system using a Cox proportional hazards deep neural network. BMC Med Res Methodol. 2018;18(1):24.