机器学习在肺癌外科的研究进展

摘要：

肺癌是目前国内外发病率、死亡率最高的恶性肿瘤,外科手术治疗是非小细胞肺癌(non-small cell lung cancers,NSCLC)的主要治疗方式.随着医疗领域新技术的发展,供临床决策的肺癌数据容量、信息维度不断增多,如何利用庞大的临床数据实现精准化决策成为肺癌外科研究的重要方向[1].机器学习(machine learning,ML)是人工智能的一个分支,通过模拟人类的学习行为,将从数据样本中学习的问题与推理的一般概念联系起来,其主要方法 包括监督学习和无监督学习两类[2].ML在大样本和多维数据的处理、学习过程的标准化和预测的高效性及准确性等方面具有独特优势,其在肺癌外科领域的诊断及分期、手术方案制定及预后预测等方面均具有重要应用.

关键词：机器学习、深度学习、肺癌、外科

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资助基金：四川省2018年度新一代人工智能重大科技专项资助;四川省卫生健康委员会科技项目资助

在线出版日期：2020-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：605-607