23、人工智能与机器学习在医疗领域的应用

人工智能与机器学习在医疗领域的应用

1. 人工智能在医疗领域的变革性影响

人工智能（AI）在医疗领域带来了巨大变革。它能够有效分析数据、医疗记录和系统，提升数字自动化水平，从而更快地得出更可靠的结果。在医疗行业，AI 具备以最少的人工干预完成必要任务的显著能力。它能让计算机理解人类的语言和文字，以支持业务运营。

AI 为医生、外科医生和医师提供实时建议，助力改善治疗效果和完善技能。它还能为外科医生提供分步指导和额外分析，以提升手术效果。在临床判断、分析和培训方面，AI 似乎是最有效的工具。目前，有许多关于基于 AI 技术在医疗保健领域应用的研究正在进行中。

2. 机器学习在临床数据分析中的应用

2.1 背景与需求

在当今的数字数据世界中，分析临床数据是一项巨大挑战。这就需要机器学习（ML）算法来提取临床数据中的有用模式。通过准确诊断疾病，ML 技术可以改善患者护理。同时，它有助于研究临床数据的重要性，并将其管理到 PySpark 环境中。通过将各种疾病数据集应用于 ML 技术（MLT），可以识别出最佳模型。这种方法能够确保从不同来源收集临床数据，进行整合并提取有用模式，同时减少时间消耗，从而加深对临床数据的理解，提升患者护理质量。

2.2 相关工作

不同的 ML 算法可用于分类，帮助预测不同疾病的诊断结果。从 UCI 获取不同疾病的基准数据集，并使用 ML 算法进行训练，以获得更准确可靠的预测。仅运行一种算法而不与其他算法进行比较，无法得出最佳结果。找到最佳分类器需要将算法与多种算法进行比较，并在医疗场景中使用不同数据集进行训练和测试。例如，在埃博拉病毒疾病预测中，ML 可通过多个预测因子