10、利用机器学习算法在安全医疗数据系统架构上进行肺癌的早期检测和预测

利用机器学习算法在安全医疗数据系统架构上进行肺癌的早期检测和预测

1. 引言

过去十年，癌症研究取得了显著进展，这主要归功于医学和生物技术领域的技术创新。然而，癌症治疗和降低死亡率仍面临诸多挑战，其中早期筛查和癌症类型识别是早期预测和治疗的主要障碍。为实现癌症的早期预测，研究人员开发并采用了多种策略，这也导致了大量数据的收集、聚合和存储，使得大数据概念和更优分析方法的需求变得迫切。尽管有海量数据可用，但准确预测疾病结果仍是研究人员和医疗从业者面临的一项极具挑战性的任务。因此，癌症研究人员开始采用机器学习技术来实现更准确的健康结果预测。

机器学习算法能够发现复杂数据中隐藏的模式和关系，尤其在预测疾病结果方面表现出色。本文聚焦于如何运用机器学习算法进行癌症的早期检测，分析和推理基于调查数据展开。无需辐射即可检测肺癌的设想，为解决辐射暴露带来的问题提供了思路，同时也致力于解决癌症晚期检测这一长期难题。

癌症是全球主要的公共卫生问题，在美国是第二大死因。相关研究对避免的死亡人数及主要风险因素进行了估算和分析，结果显示，2018 年美国预计有超过 173.5 万例侵袭性癌症病例，约 60.96 万人将因癌症死亡。研究还表明，癌症易感性与种族、年龄以及获得高质量医疗服务的机会等因素密切相关。因此，在考虑癌症早期检测及其对降低发病率和死亡率的重要性时，开发或采用替代因素至关重要。

本研究使用的调查数据是不断增长的在线数据的一部分，符合大数据的要求。大数据指的是可以通过高级可视化分析和其他编程语言进行分析，揭示隐藏模式、趋势和关联的大型数据集。然而，数据及其存储系统的安全性令人担忧。

1.1 网络安全与数据相关安全

工业 4.0 的