摘要目的 基于随机森林算法构建原发性肝癌患者肝动脉插管化疗栓塞术(transcatheter arterial chemoembolization,TACE)术后癌症特异性生存状态的预测模型.方法 回顾性选取2020年1月-2023年9月在江西省九江市第三人民医院接受TACE治疗的240例原发性肝癌患者作为研究对象,设定为期1年的随访期.根据癌症特异性生存状态将患者分为存活组(n=156)和非存活组(n=84).通过单因素分析筛选潜在影响因素,并运用R语言(4.2.1版本)构建基于随机森林算法的原发性肝癌患者TACE术后癌症特异性生存状态预测模型.采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)评估该模型的预测效能.结果 单因素分析结果显示,存活组和非存活组患者在巴塞罗那肝癌临床分期(Barcelona clinic liver cancer staging,BCLC分期)、肿瘤形态、肿瘤最大径、肿瘤数目、肿瘤缩小率及门静脉癌栓方面比较,差异有统计学意义(P＜0.05).基于随机森林算法构建的模型显示,重要性排在前6位的因素依次为:门静脉癌栓(Gini指数=17.54)、肿瘤缩小率(Gini指数=16.98)、肿瘤形态(Gini指数=11.85)、肿瘤最大径(Gini指数=11.48)、肿瘤数目(Gini指数=11.46)、BCLC分期(Gini指数=8.73).随机森林ROC曲线下面积为0.924,敏感度为87.64％,特异度为91.30％.结论 原发性肝癌患者TACE术后癌症特异性生存状态受门静脉癌栓、肿瘤缩小率、肿瘤形态、肿瘤最大径、肿瘤数目及BCLC分期等因素影响,且通过随机森林算法构建的预测模型展现出较好的预测效能.