20、利用机器学习和物联网监督乳腺癌医疗方案

利用机器学习和物联网监督乳腺癌医疗方案

在当今科技飞速发展的时代，信息技术的进步和物联网（IoT）等新兴应用正深刻改变着人们的生活方式，尤其在医疗保健领域，其贡献备受瞩目。本文将深入探讨如何利用机器学习和物联网技术，对乳腺癌医疗方案进行监督和预测。

乳腺癌现状与传统诊断方法

乳腺癌是全球女性健康的重大威胁，是导致女性死亡的重要原因之一。2018年，全球乳腺癌病例达200万例，在各类癌症死因中排名第五。早期发现乳腺癌可显著降低死亡率。

乳腺癌细胞异常生长，形成肿瘤，可分为良性（非癌性）和恶性（癌性）。随着现代技术的发展，一些国家乳腺癌早期5年生存率约为90%，但确诊较晚时生存率会降至24%。

传统的乳腺癌预测和诊断方法包括：
- 活检 ：通过获取乳腺组织进行检测，准确性高，但过程痛苦。
- 乳腺钼靶检查 ：生成乳腺的二维图像，但对良性癌症的诊断效果不佳。
- 磁共振成像（MRI） ：能提供高质量的三维图像，但检测过程复杂，耗时较长。

这些方法在诊断过程中存在一定的复杂性和局限性，因此，非侵入性的机器学习方法成为更可靠和有效的选择。

机器学习与物联网在医疗保健中的作用

• 机器学习 ：作为人工智能的分支，在疾病检测和预测中发挥着关键作用。随着医疗数据的数字化，研究人员在过去十年中探索了多种机器学习方法，用于识别疾病异常并进行分类。
• 物联网 ：使万物互联，为医疗保健