46、宫颈癌的分类研究与预测

宫颈癌的分类研究与预测

1. 引言

癌症在过去十多年间对人类生命构成了严重威胁，且随着时间推移，相关问题和病例因人们不同的生活方式而大幅增加。在众多癌症中，宫颈癌是导致许多女性死亡的重要原因之一。每六例死亡中就有一例是由癌症导致，每10万例死亡中，癌症死亡人数达171.2人，其中女性癌症死亡率为每10万例中有145.4人。女性会患上多种癌症，如乳腺癌、结肠癌、子宫内膜癌、肺癌、宫颈癌、皮肤癌和卵巢癌等。宫颈癌较为罕见，每10万名女性中约有2.3人死于该病，但近期研究表明，约67.1%的女性在被诊断为宫颈癌后能存活5年或更久。

许多女性在癌症发展到晚期才意识到患病，缺乏相关意识是导致大量女性死亡的常见原因。宫颈癌主要有鳞状细胞癌和腺癌两种类型，人乳头瘤病毒（HPV）是其主要致病因素，可引发长期感染，使癌症扩散至生殖器官（子宫、宫颈、阴道、卵巢），甚至可能导致肾衰竭。国际妇产科联合会（FIGO）分期系统常用于女性生殖器官癌症（包括宫颈癌）的分期（从I期到IVb期）。

医疗数据库包含大量、复杂且非结构化的数据，与人们的生活、病史和健康信息相关。分类在数据挖掘和机器学习中至关重要，众多分类算法被用于医学数据研究，以识别重要模式，改善和预测患者健康状况。然而，医学数据分类面临的主要挑战之一是类别不平衡，即多数类和少数类的实例数量不均衡，导致数据分布偏斜。在类别不平衡的情况下，少数类往往是主要关注点，因为误分类少数类的代价高于多数类。

为解决类别不平衡问题，人们引入了多种方法，主要包括数据层面方法、算法层面方法、成本敏感方法和集成方法。解决不平衡的途径有过采样（增加少数类数据）和欠采样（减少多数类数据）。欠采样训练数据少、计算时间短，但会造成信息损失；过采样能提高准确性且