14、医疗与交互技术融合：贝叶斯网络与多模态交互系统应用

医疗与交互技术融合：贝叶斯网络与多模态交互系统应用

在医疗和人机交互领域，科技的发展正带来深刻的变革。贝叶斯信念网络在医疗预测分析中发挥着重要作用，而多模态上下文敏感的人机交互系统则为人机交流提供了更自然和高效的方式。

贝叶斯信念网络在医疗预测中的应用

贝叶斯信念网络是一种强大的统计分类器，它在医疗预测分析中具有重要的地位。

• 条件概率表（CPT） ：每个向量的信念网络都有一个条件概率表（CPT）。以向量Y为例，其CPT定义了P(Y)的条件分布，其中parents(Y)是Y的父节点。对于变量的每个已知值，都会给出其父节点所有可能取值组合下的条件概率。例如，在疾病预测中，设D代表糖尿病，A代表遗传因素，B代表血压，已知P(糖尿病 = 是|遗传 = 是, 血压 = 是) = 0.8 ，P(糖尿病 = 否|遗传 = 否, 血压 = 否) = 0.9。
• 联合概率计算 ：设M = (x1, …,xn)是由Y1, …, Yn描述的数据元组。在网络图中，给定其亲属节点，每个元素与其非后代节点条件独立。这使得网络可以使用以下公式完全表示现有的联合概率分布：
  [P(X_1, \cdots, X_N) = \prod_{i = 1}^{N} P(X_i | Parents(X_i))]
  该公式用于从条件概率表中计算联合概率。
• 实验分析
  • 数据预处理 ：使用的分类器对多种策略具有很高的吸引力，如分类和回归树、贝叶斯分类、决策树归纳等。首先要对从