作者Toby，来源公众号：python生物信息学,美国国立癌症研究所数据库乳腺癌生存分析和乳腺癌预测模型
NCI美国国立癌症研究所(NationalCancerInstitute,NCI)
美国国立癌症研究所（NCI）是美国国家卫生研究院（NIH）的一个组成部分，致力于癌症研究和预防。以下是NCI的一些重要信息和职责：
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使命：NCI的使命是通过研究、培训和扶持，消除癌症的负担，促进癌症预防、早期诊断、治疗和生存率的提高。
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研究：NCI在癌症研究领域开展广泛的研究项目，涉及基础研究、临床研究、流行病学研究等多个方面。该机构还支持癌症相关的生物医学研究。
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临床试验：NCI支持和管理许多癌症临床试验，旨在评估新的治疗方法、药物和治疗策略，以改善患者的治疗效果。
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预防和教育：NCI通过教育和宣传活动，促进公众对癌症风险因素和预防措施的了解，鼓励人们积极参与癌症筛查和预防。
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资源和支持：NCI为癌症研究社区提供资源和支持，包括研究资金、数据共享、研究设施等，以推动癌症研究的进展。
总的来说，NCI在全球范围内被认为是癌症研究的领导者之一，为改善癌症患者的生存率和生活质量做出了重要贡献。
SEER(Surveillance,Epidemiology,and EndResults)数据库
SEER提供了有关癌症的宝贵信息，包括其发生率、随时间变化的趋势、受影响个体的人口统计数据，以及对疾病不同方面的见解。这些数据有助于研究人员、医疗保健专业人员、政策制定者和患者更好地了解癌症，以改进预防策略、诊断技术、治疗方法和患者结果。SEER provides valuable information about breast cancer, including statistics on its occurrence, trends over time, demographics of affected individuals, as well as insights into different aspects of the disease. This data helps researchers, healthcare professionals, policymakers, and patients gain a better understanding of breast cancer to improve prevention strategies, diagnosis techniques, treatment approaches, and patient outcomes.
Breast cancer SEER NCI
乳腺癌SEER NCI（监测、流行病学和最终结果国家癌症研究所）是美国国家癌症研究所的一个项目。它收集并分析癌症发病率、患病率、存活率和国内不同地理区域和人口的治疗模式的数据。
Breast cancer SEER NCI (Surveillance, Epidemiology, and End Results National Cancer Institute) is a program run by the National Cancer Institute in the United States. It collects and analyzes data on cancer incidence, prevalence, survival rates, and treatment patterns from various geographic areas and populations within the country.
乳腺癌病理类型包括：
-导管内乳头状癌:属于非浸润性癌，相对较小，没能穿透导管腔进入邻近组织。-导管外乳头状癌:是最常见的乳腺癌类型，也就是所谓的“浸润性癌”。
-小叶癌:起源于乳腺小叶内的细胞，相对比较少见。
-混合型癌:同时包括两种或两种以上的病理类型。-其他类型癌:如黏液性癌、乳头状癌、间质性癌等。
重庆未来之智信息技术咨询服务限公司为了方便学员发布核心期刊论文，例如SCI，Nature，北大核心，Toby老师2024年准备了基于美国国立癌症研究所数据库（NCI SEER）的乳腺癌生存分析和乳腺癌预测模型。
乳腺癌分期如下
该乳腺癌项目完整的预测模型数据和脚本可在《python机器学习-乳腺癌细胞挖掘》第23章下载，并提供视频讲解和学习。
项目的脚本和数据展示。
我方公司根据NCI数据集建立乳腺癌预测模型，输入用户个人信息后，模型可以自动计算患者乳腺癌患病概率。
美国国立癌症研究所数据库（NCI SEER）的乳腺癌预测模型AUC大于0.86，模型性能优越。
我方公司建立模型性能接近完美。
中国女性乳腺癌发病年龄在55-60岁达到高峰期。
我方公司对NCI SEER breast cancer数据集建模分析后，发现美国女性48岁为乳腺癌发病平均年龄。（备注：数据分析结果受到采样影响，可能和实际情况存在偏差）
美国女性发病年龄呈现正态分布趋势。
该项目从机器学习数据挖掘，数据科学角度进一步验证了乳腺癌及时筛查意义。乳腺癌筛查年龄一般是20岁到40岁,通常可以选择三年做一次体检,通过体检可以了解身体状况,如果存在疾病需要及时做治疗。Toby老师提醒筛查最好采用超声等常规手段，避免辐射诱发癌细胞。非万不得已，少做X光，CT项目。没做一次X光，CT项目也会诱发癌细胞增长。
美国乳腺癌整体存活率为90%左右。
我方公司通过乳腺癌生存分析，统计不同分期的存活概率。
SEER数据库挖掘的文章正在逐年上升，并且发了不少高质量的文章。各位学员通过学习该项目，可以去发布本科生毕业论文。如果要发核心期刊，例如发布论文，例如SCI，Nature，北大核心可联系Toby老师提供创新点和定制服务。
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