9、医疗领域中机器学习与AR/VR技术在癌症预测及影像中的应用

医疗领域中机器学习与AR/VR技术在癌症预测及影像中的应用

1. 癌症预后预测概述

癌症预后预测对于确定疾病的治疗方案至关重要，它不应仅仅是简单的诊断说明，而应综合多方面因素进行考量。当预测癌症预后时，主要关注三个方面：
- 癌症易感性预测
- 癌症复发/局部控制预测
- 癌症生存情况的准确预测

过去，医生通常依靠组织学、临床和基于人群的数据来做出癌症预后判断。然而，传统统计方法因变量较少，无法提供足够的信息以得出可靠结论。随着基因组学、蛋白质组学和成像技术的快速发展，新的分子数据得以收集。分子生物标志物、细胞特征和特定基因的表达对于预测癌症发生具有重要指示作用。如今，高通量技术的普及为科学家提供了大量的癌症研究数据。

由于准确预测患者疾病的进展是医生面临的挑战之一，医学研究人员越来越依赖机器学习（ML）方法。这些方法能够发现和识别大量数据样本中的趋势和关联，并准确预测特定癌症类型的未来发展。同时，文献中也报道了用于癌症研究的特征选择方法，其目标是对有用特征进行分类，以可靠地识别疾病类别。

2. 癌症复发预测的相关研究

以下是一些使用ML方法预测癌症复发的重要研究：

2.1 OSCC复发预测研究

研究人员提出了一个多参数决策支持系统，用于研究口腔鳞状细胞癌（OSCC）完全缓解后的演变。为预测OSCC可能的复发，他们使用了临床、成像和基因组等多种数据源。在86名研究患者中，有13人复发，其余患者无疾病。

研究采用了CFS和wrapper两种特征选择算法，避免在选择参考异质数据集的最具信息性方面时出现偏差。选择的重要变量可作为特定分类器的输入向量。