摘要：目的 通过TCGA数据库基因突变信息结合机器学习软件RapidMiner构建肝细胞癌患者复发模型。方法 首先通过TCGA数据库收集316例肝细胞癌患者的临床资料和全基因组测序的突变基因信息；然后利用R语言和SPSS19.0筛选出前127个高频突变基因和12个与无疾病生存期（disease-free survival period，DFS）显著相关的高频突变基因；通过RapidMiner8.0机器学习软件，利用316例患者的突变基因信息训练决策树和支持向量机（support vector machine，SVM）模型。结果 通过利用 TCGA数据库筛选的基因构建的决策树模型准确率为77.42%，通过构建SVM模型佐证决策树模型的最大准确率为77.42%。结论 通过公共数据库构建的肝细胞癌患者的复发模型，可在临床上用来分析患者的基因检测报告，除了提供药物治疗靶点的信息外，还可初步判断患者的预后；此外，对于部分经济条件受限的患者可重点针对决策树中的基因进行检测，来预测预后及复发可能。