本数据集整合了结直肠癌患者在诊疗过程中的肿瘤标志物（癌胚抗原(CEA)、糖类抗原CA199、糖类抗原CA72）及血常规（白细胞计数(WBC)、中性粒细胞绝对值、淋巴细胞绝对值、血小板计数）检验记录，并衍生出NLR、PLR、SII、肿瘤标志物动态斜率、连续上升次数、异常持续计数、复合肿瘤负荷指数及治疗响应等级等多个加工指标。通过对原始检验数据的深度挖掘，实现了对患者炎症状态、肿瘤负荷及治疗响应的量化评估。本数据集适用于肿瘤动态分析、疗效评价、预后预测及临床决策支持等场景。

1.数据整合与清洗：以患者ID为唯一主键，从医院信息系统中抽取“人口信息学”、“血常规”等表单中的相关字段。 2.核心衍生指标计算说明： 1)NLR、PLR、SII：分别采用公式 中性粒细胞 / 淋巴细胞、血小板 / 淋巴细胞、血小板 × 中性粒细胞 / 淋巴细胞 计算，反映全身炎症状态。 2)肿瘤标志物动态斜率：对同一患者同一标志物的多次检测值（时间序列）进行线性回归，计算回归系数（斜率）。斜率 >0 提示持续上升，<0 提示下降。 3)连续上升次数：统计同一患者同一标志物的检测序列中，连续两次检测值上升的累计次数。 4)异常持续计数：计算同一患者同一标志物的检测值中，超过该患者历史均值的次数。 5)复合肿瘤负荷指数：先将患者个体的CEA和CA199分别除以全部患者的CEA中位数和CA199中位数，再相乘。 治疗响应等级：基于治疗前后（如化疗前后）肿瘤标志物变化百分比进行分级：下降 ≥50% 为显著响应（2分），下降 30%-50% 为部分响应（1分），变化在 -30%至+20% 之间为稳定（0分），上升 >20% 为进展（-1分）。

临床医生可利用NLR、PLR、SII等炎症指标，结合肿瘤标志物动态斜率，识别高炎症状态及肿瘤快速进展患者，为术前风险分层和术后管理提供依据。 抗肿瘤治疗疗效评估：通过治疗响应等级，可客观量化患者对化疗、靶向或免疫治疗的应答，辅助临床医生及时识别无效治疗，调整方案。 预后预测模型构建：科研人员可将动态斜率、复合肿瘤负荷指数、异常持续计数等作为特征，构建结直肠癌患者生存预测模型，提升预测性能。

00ff6b425678ca5671a18eb8a1396e82 67 1 xxxx-xx-xx AFPCEA+肿瘤系列[男性] 7.51 1.79 14.95 5.46 3.97 0.94 217 4.22 230.85 916.48 0.0171284255871353 8 6 0.27 1 00ff6b425678ca5671a18eb8a1396e82 67 1 xxxx-xx-xx AFPCEA+肿瘤系列[男性] 17.46 2.9 5.66 3.37 2.08 0.91 182 2.29 200 416 0.0171284255871353 8 6 1.03 -2 00ff6b425678ca5671a18eb8a1396e82 67 1 xxxx-xx-xx AFPCEA+肿瘤系列[男性] 15.57 2.87 5.53 4.69 3.2 0.89 175 3.6 196.63 629.21 0.0171284255871353 8 6 0.91 1 附件下载

患者ID varchar 年龄 varchar 性别 varchar 1:男,2:女 检验日期 date 检验项目名称 varchar 癌胚抗原(CEA) varchar 糖类抗原CA199 varchar 糖类抗原CA724 varchar 白细胞计数(WBC) varchar 中性粒细胞绝对值 varchar 淋巴细胞绝对值 varchar 血小板计数 varchar NLR varchar PLR varchar SII varchar 肿瘤标志物动态斜率 varchar 单位：值/天 连续上升次数 varchar 异常持续计数 varchar 复合肿瘤负荷指数 varchar 治疗响应等级 varchar -1:进展,0:稳定,1:部分响应,2:显著响应