5、利用自然启发式计算提升医疗系统

利用自然启发式计算提升医疗系统

在医疗领域，自然启发式计算（NIC）及其相关算法正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍遗传算法（GA）、人工蜂群算法（ABC）和蚁群优化算法在医疗各领域的应用。

遗传算法（GA）在医疗领域的应用

遗传算法是一种基于生物进化原理的优化算法，在医疗的多个领域有着广泛应用。
1. 肿瘤学
- 早期癌症发现 ：筛查测试有助于早期发现癌症，配合正确治疗可改善患者预后。DNA微阵列技术的发展使大规模基因表达谱分析成为可能，为分子诊断和预后带来变革。
- 关键基因识别 ：为应对大数据集带来的统计和分析难题，需要识别重要的预测基因。GA因其能在复杂的潜在解决方案中找到最优解，被用于评估多个癌细胞系的微阵列数据。例如，Dolled - Filhart等人通过对乳腺癌组织进行多重抗体染色，收集微阵列数据，找到了具有最大分类和预后价值的生物标志物集合，其中三个指标可识别五年生存率超95%的患者群体。
- 患者预后预测 ：Ergen等人研究了200多名癌症患者，对比四种数据挖掘方法，发现GA能以更少的解释因素更准确地预测非晚期出院癌症患者的结局。
2. 心脏病学
- 斑块弹性测量 ：大多数心肌梗死和中风与动脉粥样硬化斑块有关。通过GA进行参数估计，可以准确测量组织弹性，比基于梯度的方法更能处理具有多个局部极小值的不均匀解空间，且计算时间更短。
- 心脏事件预测 ：