典型文献
利用人工智能预测癌症的易感性、复发性和生存期
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
高美虹;尚学群
作者机构：
西北工业大学计算机学院,西安710072
文献出处：
引用格式：
[1]高美虹;尚学群-.利用人工智能预测癌症的易感性、复发性和生存期)[J].生物化学与生物物理进展,2022(09):1687-1702
A类：
癌症预后分析,易感性预测,复发性预测,癌症生存期
B类：
智能预测,致死率,大威,过度治疗,医疗资源,医务人员,家属,行医,医疗决策,癌症患者,预后情况,自动化分析,医疗信息化,智慧医疗,基于机器学习,后方法,机器学习方法,癌症复发,生存期预测,优势与不足,总结与展望
AB值：
0.181841
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