1、医学预测智能：进展、挑战与创新方法

医学预测智能：进展、挑战与创新方法

1. 医学预测智能的重要性与现状

在医学领域，若能在未来几年构建出一种高精度预测缺失临床数据的智能系统，将是一项重大突破。随着大量复杂的多模态（如结构磁共振成像和静息功能磁共振成像）、多时间点（如纵向数据）医学数据的涌现，我们急需更智能的预测模型，以在利用最少医学数据的情况下，提升对各类疾病和病症的诊断水平。

1.1 预测智能的目标

医学预测智能（PRIME）主要旨在利用最少的临床非侵入性数据，实现疾病的早期诊断。例如，通过仅在基线时间点获取的 T1 加权磁共振成像数据，结合多模态磁共振成像数据和后续观察，PRIME 有望实现神经疾病的早期准确诊断。

1.2 现有诊断方法分类

现有的计算机辅助诊断方法主要分为两类：
- 分析方法 ：旨在高效分析、表示和解释数据（静态或纵向）。例如，仅专注于对轻度认知障碍（MCI）患者和阿尔茨海默病（AD）患者进行分类的方法。
- 预测方法 ：利用现有数据预测未来时间点的观察结果（即预测未来）或填补过去缺失的数据（即预测过去）。例如，预测被诊断为 MCI 的患者是否会随时间保持稳定或转变为 AD 的方法。

1.3 医学预测智能研讨会

PRIME MICCAI 2022 研讨会致力于推动“高精度预测医学”领域的发展，通过机器学习、深度学习以及基于统计、数学或物理的模型，高精度预测后期医学观察结果，并提供解释。尽管分析方法在过去二十年的医学图像分割、配准等应用中取得了显著进展，但高效的预测智能模型和方法仍相对滞后。随着预测智能的发展