综述：癌症疾病中元学习的深入分析：关键挑战与建议

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：In-Depth Analysis of Meta-Learning in Cancer Disease: Key Challenges and Recommendations

元学习在癌症诊断治疗中的应用及挑战。研究显示元学习通过跨领域知识迁移提升诊断准确率32%，治疗效率27%，但面临数据稀疏性、方法复杂性及专业人才短缺等挑战，提出系统性解决方案。

　　

摘要

癌症是全球主要的死亡原因之一，其复杂的生物学过程给有效的检测和管理带来了重大障碍。最近，元学习方法作为改进癌症治疗和诊断的创新途径被引入。由于元学习方法能够从稀疏数据中学习并跨领域传递知识，因此它们在提高诊断精度和治疗效果方面具有很大潜力。然而，在癌症护理中应用元学习也面临一些问题。这些挑战包括数据限制、方法论复杂性以及确保正确实施所需的高级专业知识。本文探讨了元学习方法在癌症研究中的应用及其存在的问题。这篇综述文章旨在探索和评估使用元学习来诊断和治疗常见癌症（包括乳腺癌、皮肤癌、肺癌、前列腺癌和混合型癌症）的最新进展，并全面阐述这一方法的机会与挑战。研究结果表明，元学习可以显著提高诊断精度和癌症治疗效率：诊断准确性提高了多达32%，治疗效果改善了多达27%。通过分析现有挑战并提出解决方案，本研究将帮助研究人员和专家通过更深入地理解元学习的应用来制定新的策略，以改进癌症的治疗和诊断。