32、人工智能与机器学习技术在糖尿病医疗中的应用

人工智能与机器学习技术在糖尿病医疗中的应用

1. 医疗领域的数据科学贡献

医疗保健利用数据科学解决方案，识别医疗管理流程中的不足并加以改进。这有助于降低成本，为支付方、供应商和患者提供安全可靠的支持。相关研究基于数据科学概念，涵盖人工智能（AI）、机器学习（ML）、数据挖掘（DM）和深度学习等技术，旨在提取临床信息，用于糖尿病的分析、预测、监测和管理。

2. 数据科学在医疗保健中的应用概述

数据科学在医疗分析研究中有多种应用案例，常见的临床数据挖掘方法可分为以下几类：
- 预测分析 ：企业、商家和医疗专业人员运用AI、ML和数据挖掘技术，分析患者记录，预测患者健康状况的可能结果，如病情恶化或改善的几率，以及患病的可能性。
- 诊断分析 ：通过高级检查分析已发生的结果，以深入了解病情。
- 处方分析 ：研究公司利用AI进行计算，对患者进行全面调查，优化患者管理，例如处理患者物品、安排任务流程（如安排检查）等。

3. 数据科学概述

数据科学致力于研究大量数据，通过最新的工具、技术、算法和科学方法，从原始、非结构化和结构化数据中挖掘有价值的信息。它是一种多学科方法，利用各种先进技术和工具处理数据，发现新颖且有意义的可用或预测性信息。

数据科学广泛应用于各个领域，借助领先的硬件、编程系统和最佳算法解决各种难题，是AI的未来发展方向。机器学习及其算法在构建数据科学模型中发挥着重要作用，以下是数据科学家常用的重要算法：
- 朴素贝叶斯算法
- 决策树算法