摘要：目的 探索利用機器學習基于尿常規檢查結果的數據,進行輔助篩查泌尿系統腫瘤。方法 利用PTSVM算法對500位正常人和408位泌尿系統疾病患者的尿常規數據進行分析,找到其與泌尿系統惡性腫瘤的相關性。結果 對于泌尿系統惡性腫瘤,通過5次交叉驗證,機器學習的最優平均分類準確率達到了85. 78%。結論 PTSVM算法可以通過尿常規檢查數據區分正常人和泌尿系統惡性腫瘤患者,表明該方法有望成為一種泌尿系統腫瘤輔助篩查手段。