基于SEER数据库与机器学习的肺癌生存预测模型研究进展及挑战

　　本研究聚焦肺癌预后预测难题，系统梳理了基于SEER数据库运用机器学习算法（包括LR、SVM、DT、RF、ANN和XGBoost等）构建生存预测模型的最新进展，指出数据不平衡、模型可解释性不足及缺乏外部验证等关键问题，为未来精准医疗时代肺癌预后研究提供重要方向指引。

　　

随着机器学习技术的飞速发展，利用监测流行病学与最终结果（Surveillance, Epidemiology, and End Results, SEER）数据库——这一临床肿瘤学领域的权威公共数据仓库——构建肺癌生存预测模型（Lung Cancer Survival Prediction Models, LCSPMs）已成为研究热点。逻辑回归（Logistic Regression, LR）、支持向量机（Support Vector Machines, SVM）、决策树（Decision Trees, DT）、随机森林（Random Forest, RF）、人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）以及极限梯度提升（eXtreme Gradient Boosting, XGBoost）等算法被相继应用于模型开发中，显著提升了预测性能。然而，该领域仍面临训练数据类别分布不平衡、模型决策过程黑箱化、可解释性差以及缺乏独立外部数据集验证等挑战。明确这些问题并探索解决路径，对于推动肺癌预后评估向精准化、临床实用化方向发展具有至关重要的意义。