用于癌症研究的人工智能方法

　　癌症是一种异质性和多方面的疾病，具有重要的全球影响。尽管在对抗癌症方面取得了巨大的技术进步，但早期诊断和选择有效的治疗方法仍然是一个挑战。随着包括多层次数据的大规模数据集的便利，需要新的生物信息学工具将这些丰富的信息转化为临床有用的决策支持工具。在这一领域，人工智能（AI）技术以其高度多样化的应用正在迅速发展。机器学习方法，如贝叶斯网络、支持向量机、决策树、随机森林、梯度增强和k近邻，包括神经网络模型，如深度学习，已被证明在预测、预后和诊断研究中有价值。研究人员最近使用大型语言模型来解决问题的新维度。然而，在临床环境中利用人工智能的机会将需要克服重大障碍——主要问题是缺乏使用现有的报告指南，阻碍了已发表研究的可重复性。在这篇综述中，我们讨论了人工智能方法的应用，并探讨了它们的优点和局限性。我们总结了人工智能在医疗保健领域的可用指南，并强调了人工智能模型对未来癌症研究方向的潜在作用和影响。

　　

在理解肿瘤进展的分子和细胞机制方面取得了重大进展，但挑战仍然存在。传统的成像技术，如MRI、CT和乳房x光检查，由于需要专业的管理，这是非常耗时的。与癌症相关的遗传变化可以作为诊断、预后和预测的生物标志物，但它们转化为临床实践受到转移、治疗反应和耐药性变化的阻碍。新的治疗策略虽然有效，但面临着癌症异质性的问题。人工智能（AI）为这些挑战提供了解决方案，在药物开发、癌症预测、诊断和下一代测序数据分析方面有着广泛的应用。人工智能算法可以识别基因突变或特征，用于早期癌症检测和靶向治疗。然而，由于数据异质性、偏见和隐私问题，在临床环境中开发和实施准确的人工智能模型具有挑战性。尽管如此，人工智能已经证明可以改善临床决策。

人工智能作为一种方法和技术的集合，在癌症研究中变得越来越重要，本文详细介绍了各种人工智能方法，包括它们的优点和局限性。该综述概述了过去十年中这些方法的使用情况，以及将人工智能模型纳入临床环境的指南，以及预训练语言模型在个性化癌症治疗策略中的潜力。讨论的人工智能方法包括机器学习（ML），其中包括无监督学习和监督学习。包括回归和分类在内的监督学习被广泛应用于癌症研究。传统的机器学习模型，如贝叶斯网络、支持向量机和随机森林，不断地整合数据以产生结果。深度学习是机器学习的一个子集，它使用多个隐藏层来识别数据中的复杂模式。自然语言处理（NLP）是另一种人工智能算法，以叙事文本为目标，提取有用的信息，用于决策。

癌症研究中的人工智能模型利用来自各种来源的多组学和临床信息，分类是最常见的任务。这些模型是通过接受者工作特性分析进行验证和评估的，该分析计算曲线下面积（AUC）、灵敏度、特异性和精度。人工智能方法已经发展到处理大量数据，需要增加云计算和存储能力。该综述还讨论了人工智能在药物开发中的应用，其中模型使用多组学数据预测药物反应。此外，人工智能已被用于从电子健康记录中提取信息，以解决分析混乱数据的挑战。

尽管取得了进展，但人工智能在癌症研究中的应用仍有局限性。选择合适的算法很复杂，取决于数据类型和复杂度。将人工智能融入临床环境需要详细的应用解释和算法的透明度。监测人工智能工具的质量以获得强大的性能至关重要。该审查强调需要在软件审查、成本效益、数据集再培训以及使用人工智能系统所需的条件方面进一步提高透明度和指导。

总之，人工智能对癌症研究产生了重大影响，解决挑战并验证人工智能产生的结果可以引领肿瘤学研究的未来。该综述强调了人工智能方法在癌症相关应用中的进展，以及可解释的人工智能、个性化医疗和用于早期癌症检测的非侵入性人工智能工具的潜力。随着人工智能的不断发展，它在彻底改变癌症检测和改善患者预后方面具有巨大潜力。