19、医疗网络物理系统中的人工智能融合

医疗网络物理系统中的人工智能融合

1. 多臂老虎机（MAB）在医疗系统中的应用

在医疗领域，多臂老虎机（MAB）方法有着广泛的应用。例如，有一个压力缓解系统，它采用上下文MAB公式来检测不同应对压力的干预措施之间的关系，以及这些措施在特定情境下对不同个体的效果。该模型的数据来源于GPS、加速度计、日历等不同传感器，还包括从个体收集的个性特征和自我报告等信息。系统评估显示，参与研究的人员与抑郁相关的症状有所减轻。

另一个使用MAB方法的研究是个性化体育活动推荐系统，它将该问题建模为MAB问题，通过监测个体的活动，在不同时间为用户提供更健康生活方式的建议。还有一个药物敏感性预测系统，考虑了专家输入以提高为特定个体开的药物的疗效。该预测针对不同药物对血癌患者的影响，特征来自癌细胞的基因组特征。为了增强预测效果，专家会根据基因组特征为预测算法提供意见，但由于特征数量众多，专家无法对数千个特征都给出意见。为此，研究人员使用MAB公式从专家输入中学习，只获取专家对最重要特征的意见，这一方案将预测准确率提高了8%。

2. 数据可视化

2.1 可视化的重要性和挑战

决策支持系统的一个重要部分是以直观的格式向系统用户呈现重要和必要的信息。数据可视化是实现这一目标的高效方式，它不仅能显示所有相关信息，还能为需要用户特别关注的数据部分提供基于机器智能的注释。可视化技术因应用和目标用户而异，例如，为医学专家提供反馈时，系统可能需要包含高精度数据和所有相关医学信息，而向患者可视化数据时，较低的技术水平就足够了。

然而，现有的医学科学领域的可视化技术存在一定局限性。目前，已经引入了几种医学数据可视化技术，其复杂程度从简单的表格或条形图到先进