Sammanfattning av denna webbsida: Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens som använder en mängd olika statistiska, probabilistiska och optimeringstekniker som gör det möjligt för datorer att "lära sig" från tidigare exempel och att upptäcka svårdiskuterade mönster från stora, bullriga eller komplexa datamängder. Denna förmåga är särskilt väl lämpad för medicinska tillämpningar, särskilt de som är beroende av komplexa proteomiska och genomiska mätningar. Som ett resultat, maskininlärning används ofta vid cancerdiagnos och detektion. Mer nyligen maskininlärning har tillämpats på cancer prognos och förutsägelse. Detta sistnämnda tillvägagångssätt är särskilt intressant eftersom det är en del av en växande trend mot personlig, prediktiv medicin. Vid sammanställningen av denna granskning genomförde vi en bred kartläggning av de olika typer av maskininlärningsmetoder som används, de typer av data som integreras och prestanda av dessa metoder i cancer förutsägelse och prognos. Ett antal trender noteras, inklusive ett växande beroende av protein biomarkörer och mikroarray data, en stark partiskhet mot tillämpningar i prostata och bröstcancer, och en tung tillit till "äldre" tekniker sådan artificiella neurala nätverk (ANNs) i stället för mer nyligen utvecklade eller lättare att tolka maskininlärningsmetoder. Ett antal publicerade studier tycks också sakna en lämplig validerings- eller testnivå. Bland de bättre utformade och validerade studierna är det tydligt att maskininlärningsmetoder kan användas för att avsevärt (15–25 %) förbättra noggrannheten i att förutsäga cancerkänslighet, återfall och dödlighet. På en mer grundläggande nivå är det också uppenbart att maskininlärning också bidrar till att förbättra vår grundläggande förståelse för cancerutveckling och progression.
Maskininlärning algoritmer är beräkningstekniker särskilt väl lämpad för cancerforskning REF.
Applications of Machine Learning in Cancer Prediction and Prognosis
{'venue': None, 'journal': 'Cancer Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}