预测算法的开发和外部验证，以改善癌症的早期诊断

英国使用癌症预测算法来识别目前可能患有尚未确诊癌症的个体，旨在改善早期诊断和治疗。我们开发并外部验证了两种诊断预测算法，用于估计 15 种癌症的患病概率。第一种算法包含多种预测因素，包括年龄、性别、贫困程度、吸烟、饮酒、家族史、医学诊断和症状（包括一般症状和癌症特异性症状）。第二种算法还包括常用的血液检查（全血细胞计数和肝功能检查）。我们使用多项逻辑回归分别对男性和女性建立方程，以预测 15 种癌症的绝对概率，样本为英格兰 746 万名 18 至 84 岁成年人。我们在两个独立的验证队列（英格兰共 264 万名患者和苏格兰、威尔士和北爱尔兰 274 万名患者）中评估了算法的性能。与现有模型相比，这些模型的性能有所提高，具有更高的判别力、校准性、灵敏度和净效益。与现有评分相比，这些算法在英国提供了更出色的预测估计，并可能带来更好的临床决策，并可能更早地诊断癌症。