使用机器学习方法识别影响前列腺癌的因素:系统性审查
Serveh Mohammadi1, Behzad Imani2, Soheila Saeedi3
1Student Research Committee, Hamadan University of Medical Sciences, Hamadan, Iran.
Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP
|May 29, 2025
概括
机器学习有效地识别了关键的前列腺癌风险因素,如年龄和PSA水平. 本综述强调了顶级算法和数据源,以改善预防和查策略.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 数据科学数据科学数据科学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 前列腺癌是全球主要的恶性瘤,需要有效的预防和查.
- 识别风险因素对于管理不断上升的发病率和死亡率至关重要.
- 人工智能和机器学习为风险因素分析提供了先进的工具.
研究的目的:
- 在识别前列腺癌风险因素方面系统审查机器学习应用.
- 确定该领域最常用的机器学习方法和数据源.
- 引导未来的研究,以改善前列腺癌的预防和查.
主要方法:
- 对PubMed,Scopus,Web of Science和IEEE Xplore (2015-2024) 的文章进行系统审查.
- 遵守系统审查和元分析 (PRISMA) 准则的首选报告项目.
- 纳入标准集中在使用机器学习研究前列腺癌风险因素的研究上.
主要成果:
- 中国是前列腺癌风险因素的机器学习研究的领导者.
- 确定的主要风险因素包括年龄,前列腺特异性抗原 (PSA),总PSA (tPSA),自由PSA (fPSA) 和PSA密度 (PSAD).
- 随机森林,支持向量机和后勤回归是普遍存在的ML方法;R和Python是常见的分析工具. 经常使用的数据来源是SEER,PLCO和NCBI.
结论:
- 机器学习为识别重要前列腺癌风险因素提供了强大的工具.
- 使用注册数据源和先进的ML方法可以改善风险预测.
- 这些发现支持改善前列腺癌预防和早期检测的策略.
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