31、机器学习在个性化医疗与教育聊天机器人中的应用

机器学习在个性化医疗与教育聊天机器人中的应用

机器学习在个性化医疗中的应用

如今，医疗服务的各个方面都受到了机器学习（ML）和人工智能（AI）技术的影响。随着电子健康记录（EHR）、扫描、高维基因检测结果等复杂健康数据的出现，机器学习技术在处理这些数据并进行预测分析方面具有显著优势。

患者相似度评估

通过应用三元组损失函数可以得到表示两个患者相对相似度的距离值。该函数学习一个边界，用于区分正样本和负样本之间的距离。同时，使用正标签对相似配对进行分类，使用负标签对不相似的配对进行分类。两个患者之间的相似度概率可以表明他们患相同疾病的可能性，这个概率可以作为评分来衡量个体之间的相似程度。

机器学习方法分类

机器学习用于个性化医疗的方法大致可分为三类：
| 类型 | 特点 | 主要算法 | 应用场景 |
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| 监督学习 | 从标记的训练数据集中识别预测变量和响应变量之间的关系，并应用学习到的规则对数据进行分类或准确预测结果 | 分类：决策树、朴素贝叶斯算法、支持向量机、随机森林、K近邻、神经网络、线性分类器；回归：线性回归、逻辑回归、多项式回归 | 预测治疗方案和决策制定 |
| 无监督学习 | 分析和聚类未标记的训练数据集，发现隐藏模式 | 基于质心的算法（如k - 均值）、层次聚类、高斯混合模型 | 患者分层和疾病亚型识别、降维 |
| 强化学习 | 当有分类目标变量或无目标变量时应用，是一种半监督算法，从结果中学习并决定下一步行动 | - | - |

除了上述技术，深度学习方法在个性化医疗中也能有效应用。深