4、自然启发计算助力医疗系统革新

自然启发计算助力医疗系统革新

1. 群体智能

群体智能是人工智能的一个分支，它基于由相对简单的智能体组成的分散式自组织系统。这些智能体在局部环境中相互交互，并与整个环境进行互动。20世纪80年代，群体智能的概念首次被提出，随后受到科学界的广泛关注。

群体智能算法推动了数据分析方法的发展，这得益于医疗数据可用性的增加。与传统技术相比，群体智能默认包含隐私保护技术，便于比较不同地点的科学数据，对医学研究合作和信息交流非常有益。如今，在癌症诊断、脑肿瘤、糖尿病视网膜病变、心脏病以及药物研发等医疗领域，都需要用到群体智能（SI）和进化算法（EA）。

群体智能提供了无导数优化，具有通用性、弹性和低成本部署的优点。SI与EA结合是强大的全局优化策略，对医疗系统中的特征选择非常有帮助。目前，SI和EA方法在医疗领域的应用仍在不断研究中。

群体智能在电子医疗系统中也具有重要意义，它可以在保护患者或护理人员隐私的同时，将他们连接和整合起来。患者或护理人员可以与面临类似挑战的其他人交流，理解彼此的情绪并讨论自身的问题，但在此过程中，任何时候都不能共享机密和敏感信息。

群体智能算法在医疗领域的重要应用如下：
| 算法名称 | 应用场景 |
| — | — |
| 蚁群优化算法 | 手术病例调度、医疗服务数据共享 |
| 粒子群优化算法 | 医疗协助、紧急住院、急诊医疗服务 |
| 人工蜂群优化算法 | 智能医疗系统、医疗数据诊断、中风预测、手术室调度问题 |
| 布谷鸟搜索优化算法 | 基于物联网的医疗应用、大数据分析、心脏病和糖尿病预测 |
| 蝙蝠算法 | 数据分类、短期COVID - 1