生物和医学技术的进步为医学领域提供了大量的生物和生理数据,如医学图像、脑电图、基因组和蛋白质序列等,对以上数据的学习有助于了解人类健康和疾病.机器学习在从复杂数据中提取特征和学习模式方面显示出巨大的前景,伴随着计算机科技的进步和各种算法的优化,机器学习在肿瘤诊疗领域突飞猛进.肝癌是人类实体肿瘤中恶性程度较高、预后较差的肿瘤之一,如何对肝癌进行早期诊断、精准治疗、延长患者的生存时间等一直是医疗工作者的研究重点,本文首先介绍了机器学习的发展;然后,从肝癌影像、病理、生物标志物、基因、复发及生存预测、疗效分析等方面分述机器学习在肝癌中的研究进展;最后,提供了对深度学习未来方向的看法,旨在提供机器学习在肝癌诊疗领域的发展及一些最先进的应用的概述.
作者：祁亮；沈洁
来源：癌症进展 2019 年 17卷 5期
