目的：构建卵巢浆液性腺癌（OV）预后风险模型，筛选潜在的中医药核心预后基因。方法：数据来源于TCGA数据库。采用差异分析和单因素Cox回归分析筛选OV差异的预后。采用Kaplan-Meier（km）曲线P<0.05和受试者工作特性曲线（ROC）。AUC>0.7作为筛选条件，进一步关注OV核心差异的预后。采用多变量Cox回归构建卵巢浆液性腺癌核心差异预后基因风险评分系统。结合临床资料，建立了临床预测模型，并对预测模型进行了校正分析和DCA分析。采用cibersort反褶积法分析OV中24种免疫细胞的含量和比例。通过coremine、tcmsp、TCMIP数据库预测OV差异核心预后基因的潜力。结果：从TCGA数据库中获得346个DEGs、14个ov差异预后基因和7个ov核心差异预后基因。非配对t检验显示，FGF20、trpm3和Klk3在卵巢浆液性腺癌中低表达，saa2-saa4、adgrg5、epb41l1和dap1在卵巢浆液性腺癌Vegas表达中低表达。多元Cox回归分析表明，saa2-saa4、adgrg5、trpm3和dapl1可能是OV的独立预后基因（P<0.05）。由七个核心差异预后基因构建的风险评分系统可以显著区分生存率。低风险评分有生存预后，这是卵巢浆液性腺癌的一个危险因素。时间ROC表明，风险评分能更好地评估生存预后，5年预测能力最好。临床预测模型Nomoto能有效预测1年、3年和5年生存率。免疫浸润结果与24种免疫细胞有相关性。Coremine数据库预测了18种具有不同核心预后基因的潜在中药，如三七叶、三七花和地榆。大多数药物属于肝经，其疗效主要与补虚止血有关。结论：本研究筛选出OV核心差异预后基因，构建了OV预后风险评分系统，建立了临床预后模型Nomoto，分析了OV核心差异预后基因的免疫浸润情况，预测了治疗OV的潜在中医药，为中医药介入卵巢癌提供了新思路