12、医疗领域的应用机器学习：从基础到实践

医疗领域的应用机器学习：从基础到实践

1. 引言

在当今时代，如果无法及时将大数据转化为高价值、可操作的见解，或影响工作流程，那么收集、管理和存储大数据将是一项成本高昂的工作。出于认知、组织、技术和运营等多方面的原因，从大数据中生成知识越来越需要运用机器学习。如今，任何关于大数据的讨论都必然会涉及机器学习，二者几乎难以分割。

机器学习为医疗领域带来了诸多新的应用场景：
- 改善人类的某些局限性，包括认知（如重复准确性、信息过载）、身体（疲劳）和情感（情绪、人类偏见等）方面。
- 通过学习和预测实现新知识的创造或数据的精简。
- 学习生成计算生物标志物，发现肉眼难以察觉的隐藏模式和见解。
- 更高效、一致且高性能地处理重复性数据管理任务。
- 为临床工作流程和全面的二次应用奠定基础，涵盖预测和规范分析、智能搜索、语音转文本转换、实时图像处理等。

2. 机器学习概述

目前，关于机器学习的资源众多，但大多数内容要么过于基础，要么需要对线性代数、概率、统计和计算机科学有深入的理解。此外，针对特定领域（如医疗保健）的应用机器学习资源相对匮乏。要确保机器学习系统的成功设计、部署和实际应用，需要将理论与实践相结合，将通用原则转化为特定领域的应用。

3. 机器学习简史

人工智能和机器学习并非新兴话题，计算机科学家、应用语言学家和工程师等已经对其进行了60多年的研究、讨论和应用。机器学习的数学基础源于过去2000年发展起来的代数、统计和概率。

现代人工智能和机器学习的发展始于20世纪50年代和60年代，艾伦·图灵、约翰·麦卡锡、亚瑟·塞缪尔斯、艾伦·纽厄尔和弗兰