以類神經網路模型預測大腸直腸癌病人之存活率

自民國七十一年起， 癌症即躍居國人十大死因第一位，到今年約二十多年。綜觀民眾癌症發生及死亡情形，皆呈現逐年上升趨勢，其中大腸癌及直腸癌除了發生率逐年上升，死亡率更是十大癌症的前三位。根據估計，在可見的計未來，癌症仍是影響國人健康重要原因之ㄧ
在生物統計的領域裏面，「存活率」是生命統計的一個範疇，它能夠指出某特定族群人口，在被診斷出罹患某種疾病後，於某時間區間內仍然活著的百分比。例如：一百位罹患大腸癌的病人，在接受手術後的五年內，有六十位還活著，我們簡稱「五年存活率為百分之六十」。存活率對於疾病的預後，是一項重要的指標，存活率越高，當然預後就越好。
在臨床上，要針對一位癌症病人作出準確的存活率預測，有其必要性但是卻相當困難。如果我們對於治療後的預測過於樂觀，往往造成病人及家屬的預期與實際結果有太大的落差，潛藏引發醫療糾紛的危險，同時也會使負責治療後照顧的醫療人員措手不及。另一方面，如果我們對於治療後對存活率的預測過於悲觀，卻可能使病人或家屬放棄治療的選擇，因而錯失治療的良機，所以「過尤不及」。一套客觀而準確的癌症存活率預測系統，不但有助於評估治療模組（treatment modality）的效益、讓病人在可能有限的日子作最好的準備、同時也可以有助於國家衛生政策的制定與推行，所以我認為，是有其臨床實用價值的。
建立癌症診療資料庫的目的，是要收集並追蹤在各醫院診斷及治療之六種癌症照護相關資料，以分析醫院對癌症病人的醫療照護管理、追蹤及預後情形，並適時回饋資料作為醫院了解本院與其他醫院之差異，並進而作為內部品質改善或其他相關研究之參考。以大腸直腸癌的資料庫為例，這個資料庫包含的欄位有六十多個，其中除了一些如：身份證字號及醫療院所代碼等與疾病無關的醫院及個人資料外，大部分都可以作為預後預測的輸入參數
以現在的類神經網路模型，加上癌症登錄資料庫的適當欄位作為輸入變項，可以獲得更好的預測結果。在這個研究裏面，發展出針對病人本身的存活率預測模型，而其準確度比以往的統計方法都要來得高。