高级机器学习技术在癌症预后和筛查中的应用
肿瘤学领域正经历着一场深刻的变革，这归因于人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速整合。这些技术有望通过提高诊断精度、优化治疗计划和改善患者预后，从根本上改变癌症护理。尽管已经取得了显著进展，但在早期检测和精确预后方面仍存在挑战，特别是在放射学、病理学、基因组学、影像分析和免疫疗法等关键肿瘤学领域。有效利用医疗环境中生成的大量数据的需求，凸显了创新和扩展癌症研究边界的紧迫性，以更好地服务患者。
本研究主题旨在利用AI和ML，包括深度学习、卷积神经网络（CNNs）和迁移学习，以提高预测准确性并改进数据管理。通过开创新的架构、训练方法、预测模型和应用，该倡议力求显著推进AI在医学图像分析、结果预测和生物标志物识别中的应用，涵盖多种癌症类型，如癌、肉瘤、黑色素瘤、淋巴瘤和白血病。
最终目标是支持创建先进的深度学习应用程序，从而实现更精确的癌症护理和更好的患者预后。为了进一步了解这一不断发展的领域，我们欢迎涵盖但不限于以下主题的贡献：
- 开发用于癌症预后和患者管理系统稳健的ML模型。
- 应用ML进行早期癌症筛查，以提高检测精度。
- 利用深度学习进行肿瘤分类和分期。
- 治疗反应的预测建模和治疗优化。
- 基于ML的放射组学进展，从医学图像中提取特征。
- 自然语言处理（NLP）技术用于分析非结构化临床数据和患者记录。
- 强化学习用于个性化治疗策略和适应性癌症疗法。
- ML在生物标志物识别和药物发现中的应用。
- 联邦学习以增强数据隐私和协作研究。
- 迁移学习以提高特定癌症数据集的性能。
- 可解释AI模型以增强临床医生的信任并改进决策。
- 通过集成ML的可穿戴设备和数字健康技术进行实时癌症患者监测。
- 用于高风险人群筛查的AI工具，例如易患乳腺癌和结直肠癌的人群。
请注意，仅包含生物信息学或公共基因组或转录组数据库计算分析的手稿，如果没有验证（独立队列或体外或体内生物学验证），不在本研究主题范围内。
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