机器学习算法在肺癌研究中的应用进展

• 作者: 韦仁杰 杨明钰 崔斌 闫存玲
• 来源期刊: 中华检验医学杂志
• 关键词: 肺癌 机器学习 风险预测 预后评估
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 430-436
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.cn114452-20200907-00713

摘要

目前肺癌已经成为全世界恶性肿瘤导致死亡的主要原因。由于肺癌患者在早期并无典型症状，多数患者在确诊时已经处于癌症晚期，预后效果不佳。尽早、准确地发现有潜在风险的患者并进行诊断，并对其预后进行准确的预测，对进一步的治疗方案的拟定有重要的意义。近年来，人工智能领域发展火热。机器学习作为人工智能领域的一个分支，具有从复杂、大量数据中进行高效学习的能力，同时学习得到的模型有良好的泛化能力。这些特点可以极大地推进肺癌的有关研究。