1、医疗领域机器学习的基础与应用

医疗领域机器学习的基础与应用

1. 机器学习在医疗领域的现状与挑战

人工智能（AI）和机器学习（ML）方法在日常生活中的影响日益增加，在金融服务、房地产、消费品、社交媒体等多个领域提升了公众的预测和决策能力。然而，尽管多项研究证明了AI/ML工具在提供更好医疗解决方案方面的有效性，但它们尚未赢得医疗从业者和医学科学家的信任。主要原因包括对基于AI和ML技术的报道不足、医疗数据的可变性、使用的数据集规模较小，以及缺乏在不同医疗领域应用AI和ML的标准指南等。

2. 机器学习在医疗领域的关键概念与方法

2.1 生物统计学基础

• 数据和变量 ：数据是信息的载体，变量则是数据的特征或属性。
• 研究类型 ：包括观察性研究和实验性研究等。
• 医学数据来源 ：如医院记录、临床试验、健康监测设备等。

• 集中趋势度量 ：常用的有均值、中位数和众数。
  |值|均值偏差|
  |----|----|
  |示例值1|具体偏差1|
  |示例值2|具体偏差2|

• 数据采样类型

  • 概率采样方法 ：如简单随机抽样、分层抽样等。
  • 非概率采样方法 ：如方便抽样、判断抽样等。
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