利用人工智能预测癌症的易感性、复发性和生存期

作     者：高美虹 尚学群 GAO Mei-Hong;SHANG Xue-Qun

作者机构：西北工业大学计算机学院西安710072 

出 版 物：《生物化学与生物物理进展》 (Progress In Biochemistry and Biophysics)

年 卷 期：2022年第49卷第9期

页      面：1687-1702页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(61772426 U1811262)资助项目 

主　　题：癌症预后分析 人工智能 智慧医疗 易感性预测 复发性预测 生存期预测 

摘      要：癌症具有较高的发病率和致死率,对人类健康具有重大威胁。癌症预后分析可以有效避免过度治疗及医疗资源的浪费,为医务人员及家属进行医疗决策提供科学依据,已成为癌症研究的必要条件。随着近年来人工智能技术的迅速发展,对癌症患者的预后情况进行自动化分析成为可能。此外,随着医疗信息化的发展,智慧医疗的理念受到广泛关注。癌症患者作为智慧医疗的重要组成部分,对其进行有效的智能预后分析十分必要。本文综述现有基于机器学习的癌症预后方法。首先,对机器学习与癌症预后进行概述,介绍癌症预后及相关的机器学习方法,分析机器学习在癌症预后中的应用;然后,对基于机器学习的癌症预后方法进行归纳,包括癌症易感性预测、癌症复发性预测、癌症生存期预测,梳理了它们的研究现状、涉及到的癌症类型与数据集、用到的机器学习方法及预后性能、特点、优势与不足;最后,对癌症预后方法进行总结与展望。