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作者：沈翊康;刘海煜;王少丽;张小平;胡晓楠;楼一方;刘震;谢晓霞;赵玉凤;
单位：中国中医科学院中医药数据中心;中国中医科学院广安门医院;
摘要：胃癌是消化道肿瘤中发病率较高的一种，对人们的健康构成严重威胁。早期预警、早期诊断可以提高5年生存率60%以上。近年来，机器学习方法在胃癌前状态预测方面取得了丰富的成果。首先从内镜图像、生化标志物、基因表达、中医证候等方面论述胃癌前状态的显著性特征，并结合机器学习方法预测的胃癌前状态研究成果，比较分析基于传统机器学习方法、深度学习方法和多种融合方法的优缺点。提出开展多中心、大样本队列研究并建设共享数据平台，实现多模态数据融合，增强模型的可解释性3点建议，为胃癌的“早诊早治”提供方法学借鉴。
关键词：胃癌;早诊早治;疾病状态预测;机器学习
基金资助：国家自然科学基金面上项目(82374621); 中国中医科学院创新工程项目(CI2021A05042)
