利用 AI 与机器学习进行治疗后癌症复发的预测分析
机器学习
2025-02-25 v1 人工智能
摘要
在肿瘤学中，治疗后复发是众多挑战之一，与患者的生存率和生活质量密切相关。传统上，癌症复发的预测始终依赖临床观察并辅以统计模型，这几乎无法解释肿瘤复发的复杂、多因素本质。本研究探索了 AI 和机器学习模型如何提高癌症复发预测的准确性和可靠性。因此，AI 和机器学习为个性化医疗以及通过分析遗传学、临床表现和治疗等大量数据来进行积极管理患者提供了新的机遇。该论文描述了用于癌症患者中进行模式识别和结果预测的各种 AI 和机器学习技术，包括监督学习和无监督学习。临床意义为回顾早期干预如何发生以及治疗计划设计提供了机会。
引用
@article{arxiv.2502.15825,
title = {Utilizing AI and Machine Learning for Predictive Analysis of Post-Treatment Cancer Recurrence},
author = {Muhammad Umer Qayyum and Muhammad Fahad and Nasrullah Abbasi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.15825},
year = {2025}
}
备注
15 pages