随着信息技术的发展和医疗数据的积累,计算机辅助下的数据分析与建模已成为当前食管癌诊疗技术的热点。本文基于机器学习的方法对食管癌数据进行分析处理,挖掘指标的潜在关系,构造标志物模型及预后指数,并建立生存预测模型。主要内容如下:针对食管癌生存风险预测中,传统的统计分析方法在提取相关性多指标时存在一定的复杂度和局限性问题,提出了基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Map,SOM)和改进支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的生存风险等级预测模型。基于SOM聚类的方法,无监督地提取和患者生存显著相关指标,进一步基于改进SVM对患者的生存风险等级进行预测。所构建的SOM-SVM模型为食管癌临床预后提供了方法。针对传统的食管癌肿瘤分化程度确定方法复杂——需要在显微镜下观察细胞形态,并结合人工经验给出分化程度的问题,提出了基于机器学习的肿瘤分化程度识别方法。基于多元逻辑回归和Relief F算法构建食管癌肿瘤分化程度标志物模型,并基于机器学习分类算法构建食管癌肿瘤分化程度预测模型。所构建的食管癌分化程度标志物模型和预测模型能够有效判断分化程度状况。由于肿瘤的分化程度能够有效直观地反映患者的生存预后状况,因此,所构建的食管癌肿瘤分化程度预测模型进一步为食管癌临床诊疗和预后分析提供了思路。针对TNM分期系统在对病理复杂度高的食管癌预后分析时,不能精准反映患者生存预后状况的问题,提出基于预后指数(Prognostic Index,PI)和麻雀搜索算法-支持向量机(Sparrow Search Algorithm-Support Vector Machine,SSA-SVM)的食管癌五年生存预测模型。基于单因素分析和多元逻辑回归构建食管癌预后指数(PI),并将PI划分为四个分期,进一步基于SSA-SVM构建了食管癌五年生存预测模型。所构建的PI分期系统优于TNM分期系统,实现了对食管癌预后的有效判断。所构建的食管癌五年生存预测模型实现了对食管癌患者五年生存状况的有效预测,为食管癌预后和诊疗提供了手段。本文以食管癌患者的预后为研究对象,基于机器学习的方法构建了SOM-SVM食管癌生存风险等级预测模型、食管癌肿瘤分化程度标志物模型及预测模型、食管癌PI分期预后系统、PI-SSA-SVM食管癌五年生存预测模型。用机器学习方法实现了食管癌预后的有效推断,为食管癌的智能诊疗提供了参考。