30、医疗4.0中的机器学习：技术、应用与挑战

医疗4.0中的机器学习：技术、应用与挑战

1. 技术整合的必要性

在医疗领域，多种技术的整合对于实现高效的数据存储、访问和通信至关重要。例如，本地存储技术能够确保数据的可访问性，而物联网（IoT）则为大多数监测设备提供支持，区块链、云和大数据则用于调度和协作。像高频（HF）和iOS等技术几乎在每个医疗应用中都是必需的。因此，对这些技术进行适当的映射和整合是充分发挥它们潜力的关键。

2. 机器学习算法概述

机器学习（ML）基于学习、训练和决策的概念，主要分为监督学习（SL）、无监督学习（UL）和强化学习（RL）三种类型。以下是一些常见的机器学习算法：
| 算法类型 | 算法名称 | 特点 |
| ---- | ---- | ---- |
| 监督学习 | 线性回归（LR） | 建模自变量和因变量之间的关系，通过统计指标评估拟合度，可用于预测、确定预测因子强度和趋势预测 |
| 监督学习 | 逻辑回归 | 用于分类问题，建模条件概率，使用逻辑函数进行分类，常用于二元分类 |
| 监督学习 | 支持向量机（SVM） | 可用于回归和分类问题，能处理线性和非线性数据，通过寻找超平面进行分类 |
| 监督学习 | 人工神经网络（ANN） | 模拟人类大脑的功能，包括前馈神经网络（FFNN）、循环神经网络和卷积神经网络（CNN） |
| 监督学习 | 决策树（DT） | 非参数监督算法，可用于分类和回归问题，以流程图形式呈现分类规则 |
| 监督学习 | 随机森林 | 由多个决策树组成的网络，通过集成学习提高预测准确性和可靠性 |
| 无监督学习 | K均值 | 聚类算法，基于质心进行聚类，通过迭代