8、虚拟现实与机器学习在医疗领域的应用

虚拟现实与机器学习在医疗领域的应用

一、虚拟现实在医疗领域的应用

1.1 现代医疗应用模型

现代医疗应用模型借助可穿戴设备和放射设备收集患者数据，利用物联网将数据存储在基于区块链的数据存储中。区块链确保数据安全，物联网实现数据广泛获取和 24/7 可用性。这些数据可通过机器学习模型处理，用于预测患者健康、模式识别和模拟，还能与 VR 结合生成 3D 图像，为其他医疗应用提供支持。其流程如下：

graph LR
    A[可穿戴设备和放射设备] --> B[收集患者数据]
    B --> C[物联网]
    C --> D[区块链数据存储]
    D --> E[机器学习模型处理]
    E --> F[预测健康、模式识别等]
    F --> G[与 VR 结合生成 3D 图像]

1.2 新技术在医疗领域的应用

新技术如数字孪生、物联网、机器学习和区块链在医疗领域有广泛应用，包括精准医学、基于遗传学的解决方案、药物发现和预测、医学可视化、增强和虚拟现实（AR 和 VR）、患者使用 AR/VR、智能个人健康记录以及机器人技术等。这些应用改变了传统医疗方式，提升了用户体验，VR 技术用于增强用户体验和可视化科学数据。以下是部分应用举例：
|应用领域|具体应用|
| ---- | ---- |
|精准医学|利用数字孪生技术实现个性化医疗|
|药物发现|机器学习辅助预测药物效果|
|医学可视化|VR 生成 3D 图像辅助诊断|

二、机器学习