5、智能健康领域的深度学习：方法、应用与挑战

智能健康领域的深度学习：方法、应用与挑战

1 智能健康与深度学习概述

科技的飞速发展正彻底改变着医疗保健系统，各类技术创新的应用极大地推动了优质医疗服务的发展。智能健康的发展得益于技术领域不断壮大的生态系统，但随之而来的是一系列专业难题，如选择合适的算法解决问题、使采集的数据与数据分析技术同步、确定技术的使用时机和方式，以及为取得有效结果应采用何种技术等。

智能医疗的基础在于数据采集和数据分析。数据采集形式多样、输出格式各异，使用多种设备采集实验数据时易导致数据异质性。采集数据的格式决定了分析技术的选择。深度学习作为数据分析工具，因其准确性、运行时间和能处理几乎任何类型的数据，被证明是一种有效的工具。它能通过获取数据集中的信号或结构进行分类、聚类和预测。训练好的深度网络可用于数据预测，并能根据训练集衡量预测误差。深度学习在智能健康行业有广泛应用，下面将从生物信息学、医学成像和预测分析三个健康类别展开讨论。

2 深度学习在生物信息学中的应用

生物信息学近年来在健康行业备受关注，这得益于健康行业的大规模数字化以及技术的广泛应用。深度学习技术在生物信息学领域得到了广泛应用，具体案例如下：
- 蛋白质结构预测 ：
- 有研究提出使用稀疏自动编码器，通过预测蛋白质序列中相邻 Cα 原子间的角度（θ 和 τ）来确定它们之间的距离，进而构建局部结构。
- 还有研究采用受限玻尔兹曼机预测蛋白质二级结构，从 1230 个蛋白质链的数据集生成多层网络进行训练、分析和预测，使用 SOV 评分函数评估结果，在独立测试数据集上准确率达 80.7%。
- 基因表达与分类