综述：癌症研究中的模糊系统综合综述

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：Comprehensive Review of Fuzzy Systems in Cancer Research

　　

摘要

癌症依然是全球最严重的健康问题之一，其发病率和死亡率预计还将进一步上升。虽然数学模型在医学领域发挥着重要作用——从疾病识别到药物研发——但模糊神经网络在癌症研究中的应用仍是一片充满潜力但尚未充分探索的领域。为填补这一空白，本系统评价旨在梳理神经模糊系统在肿瘤学领域的现状，分析其方法上的局限性，并为其在临床决策中的实际应用指明未来方向。具体而言，该评价研究了这些系统在五种主要癌症类型中的检测、分类和诊断应用情况，这五种癌症分别是乳腺癌、结直肠癌、肺癌、前列腺癌和胃癌。通过分析2014年至2025年的相关文献，我们研究了从高度可解释的基于规则的专家系统到复杂的模糊深度学习混合模型等多种架构。综合分析表明，将深度学习与模糊系统相结合的混合架构在癌症分类任务中的准确率可达86%至100%。然而，尽管这些计算指标十分可观，但目前仍存在一些关键障碍，阻碍了这些技术在实际临床中的应用。具体来说，先进模型的“黑箱”特性降低了医生对其的信任度，而数据集多样性不足以及验证流程不标准化，则严重限制了这些模型在不同患者群体中的泛化能力。本评价指出了这些实际障碍，并提出了推进模糊神经网络在肿瘤学领域应用的建议。通过强调需要构建可靠的多中心数据集以及确保算法的透明度，本研究为将模糊神经网络从理论模型转变为可靠、可解释的决策支持工具指明了方向，从而进一步提升临床诊断效率及个性化患者护理水平。