综述：使用机器学习技术进行乳腺癌预测的结构化综述

本综述系统梳理了2018-2023年间107项乳腺癌（BC）检测与诊断研究，首次整合比较48种机器学习（ML）算法与37种特征选择方法，特别关注数据预处理（数据平衡/异常值处理/特征工程）环节。研究表明集成学习算法在多数情况下显著优于传统单分类器，并通过五大基准数据集验证了十种ML模型的性能，为BC诊断研究提供了重要技术参考与方向指引。

　　

研究背景与意义

乳腺癌（BC）作为全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其早期检测与精准诊断直接关系到患者生存率。近年来，机器学习（ML）技术在BC预测领域展现出巨大潜力，但现有研究缺乏系统性比较分析。本文综述填补了这一空白，通过对2018至2023年间107项前沿研究的结构化分析，为临床诊断与学术研究提供权威参考。

方法论架构

研究重点考察了四十八种主流机器学习方法，包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Networks）等经典算法，以及三十七种特征选择技术如递归特征消除（RFE）、主成分分析（PCA）等。特别值得注意的是，论文对数据预处理流程进行了深度剖析，涵盖数据平衡处理（如SMOTE过采样技术）、异常值检测与剔除、缺失值插补策略以及特征工程优化等关键环节。

算法性能对比

综合分析表明，集成学习方法（Ensemble Methods）在绝大多数实验场景中显著优于传统单分类器。其中基于决策树的集成算法（如XGBoost和LightGBM）在五个基准数据集（包括威斯康星乳腺癌诊断数据集WDBC）的测试中表现出最高稳定性，准确率均值达97.3_±1.2%，较单分类器提升6.8个百分点。研究同时揭示了深度学习模型在大型影像数据集上的特殊优势，但在小样本场景下易出现过拟合现象。

评估指标体系

论文系统梳理了BC检测系统的性能评估指标，除常规的准确率（Accuracy）、精确度（Precision）和召回率（Recall）外，特别强调了AUC-ROC曲线、F1-Score和马修斯相关系数（MCC）在类别不平衡场景中的重要性。研究发现不同研究采用的评估标准存在显著差异，这直接影响了模型性能的可比性。

技术挑战与未来方向

当前研究面临的主要挑战包括：多中心数据异构性处理、模型可解释性提升、实时诊断系统部署等。论文指出联邦学习（Federated Learning）和可解释AI（XAI）技术可能是突破现有瓶颈的关键。未来应重点探索跨模态数据融合（如基因组数据与影像数据的联合分析）以及轻量化模型在移动医疗设备中的应用。

临床实践价值

本研究通过大规模实证分析证实了ML技术在BC早期诊断中的可靠性，为临床决策支持系统（CDSS）开发提供了算法选择依据。集成学习框架尤其适用于医疗场景中对稳定性和准确性要求极高的诊断任务，其卓越的性能表现预示着机器学习驱动的新型诊疗模式正在走向成熟。

该综述不仅为研究人员提供了详尽的技术路线图，更为临床医生理解人工智能辅助诊断系统的核心机制提供了重要窗口，对推动精准医疗在乳腺癌领域的落地应用具有实质性意义。