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癌症的复杂性和异质性对传统治疗方法构成了重大挑战，推动了知识知识的机器学习（KIML）[1]。kiml整合生物医学知识，以解决诸如样本量有限，高数据维度，明显的肿瘤异质性以及缺乏模型可解释性等问题，从而为癌症诊断和预后提供了更精确的工具[2]。KIML的核心在于从混合信息源中学习，其中包括数据和先验知识。先验知识源自独立来源，通常以形式上的方式表示，例如逻辑规则，知识图或仿真结果。此知识已明确整合到机器学习管道中。KIML和传统机器学习之间的主要区别在于，尽管传统方法主要依赖于数据驱动的学习，但Kiml引入了外部知识，以为模型提供其他指导。
KIML在癌症治疗中的好处
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