摘要
癌症是全球主要的死亡原因之一，其早期诊断和预测对患者治疗和生存至关重要。
传统的癌症预测方法通常依赖于有限的临床指标，而机器学习作为一种强大的数据分析工具，近年来在癌症预测领域展现出巨大的潜力。
机器学习算法能够从海量、复杂的医学数据中学习潜在的模式和规律，从而实现对癌症发生、发展和治疗反应的精准预测。
本综述回顾了机器学习在癌症预测中的应用现状，阐述了常用的机器学习算法、数据预处理方法以及模型构建与评估策略。
此外，还讨论了机器学习在癌症预测应用中面临的挑战和未来发展方向。
关键词：癌症预测；机器学习；数据挖掘；精准医疗；预后分析
癌症是全球范围内导致人类死亡的主要原因之一，其发病率和死亡率逐年上升。
癌症的早期诊断和预测对于改善患者预后，提高生存率至关重要。
传统的癌症预测方法主要依赖于临床医生的经验和有限的临床指标，如肿瘤大小、淋巴结转移情况和病理分期等。
然而，癌症是一种复杂的疾病，其发生和发展涉及多基因、多因素的相互作用，传统的预测方法往往难以准确预测癌症的发生、发展和治疗反应。
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