人工神經(jīng)網(wǎng)絡在肺癌相關研究中的應用現(xiàn)狀

朱星宇 陳楠 劉倫旭 綜述 蒲強 審校

世界衛(wèi)生組織國際癌癥研究署（International Agency for Research on Cancer, IARC）發(fā)布的GLOBOCAN2018癌癥報告顯示[1]肺癌是全球發(fā)病率最高及死亡人數(shù)最多的惡性腫瘤，雖然在所有癌癥中肺癌診斷率最高，但大多數(shù)患者已處于終末期。隨著精準醫(yī)學的興起，提高肺癌早期診斷率及實現(xiàn)個體化的診療有了新的可能。精準醫(yī)學通過整合患者的各項資料，經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析，進行精準診斷，找到最適合患者的治療靶點及方案，并有效評估預后，最終實現(xiàn)提高肺癌療效、改善患者生活質(zhì)量的目標[2]。但精準醫(yī)學需要收集患者各種生物組學、臨床檢測指標以及其他不同的環(huán)境背景資料，存在數(shù)據(jù)量過于龐大且彼此獨立難以建立合適的數(shù)學模型進行有效的統(tǒng)計分析等問題，如何將大數(shù)據(jù)應用于臨床和科研是目前的一大難題，也是研究的重點方向之一。人工神經(jīng)網(wǎng)絡（artificial neural networks,ANNs）是現(xiàn)代計算機人工智能（artificial intelligence, AI）最重要的分支，其最大的能力在于整合已有的海量信息，提高人們分析、處理信息的效率。通過機器學習對相關資料進行大數(shù)據(jù)的整合與分析，將有助于解決目前肺癌精準醫(yī)學發(fā)展所遇到問題。為此，本文對肺癌領域ANNs應用的現(xiàn)狀進行綜述。

1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡現(xiàn)狀

1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡興起發(fā)展歷程 1943年，美國心理學家McCulloch與數(shù)學家Pitts合作[3]，用邏輯數(shù)學工具研究神經(jīng)網(wǎng)絡的過程中，首次提出了神經(jīng)元的數(shù)學模型，簡稱為MP模型，從此開啟了對神經(jīng)網(wǎng)絡的理論研究。經(jīng)過以感知器（Perceptrons）為代表……