31、医疗4.0中的机器学习应用与挑战

医疗4.0中的机器学习应用与挑战

1. 机器学习模型部署与测试阶段的问题

在医疗领域，机器学习模型的部署和测试阶段存在一些关键问题。部署阶段受多种因素影响，存在一些漏洞需要检查。数据收集过程中存在分布偏移、数据值不完整等问题，在分析时这些不完整的值往往被忽略，但这会导致严重后果。例如，可能出现将健康人误诊为患病（假阳性），或者将患病患者误判为健康（假阴性）的情况，这两种问题都会影响系统的完整性。

测试阶段是在训练阶段之后进行的。如果模型训练不充分，测试阶段就可能出现漏洞。假阳性和假阴性的结果可能源于训练阶段输入给模型的数据不足。此外，测试阶段的误判也是常见问题。由于测试阶段是最后一个阶段，因此可以通过考虑之前讨论的各种漏洞来检查这些问题。

1.1 部署阶段问题示例

问题类型	具体表现	影响
数据不完整	收集的数据存在缺失值	导致模型误判，出现假阳性和假阴性
分布偏移	数据分布与实际情况不符	影响模型的准确性和可靠性

1.2 测试阶段问题流程

graph LR
    A[训练阶段] --> B[测试阶段]
    B