9、机器学习在生物医学和健康信息学中的应用与影响

机器学习在生物医学和健康信息学中的应用与影响

1. 机器学习概述

机器学习（ML）包含多种方法，可正确且高效地检索和共享生物医学信息。它被应用于从不同生物领域（如分子或基因组领域、药物发现、患者护理领域）有效发现特征或模式，并以最佳精度进行分析。借助机器学习，可自动发现与生物医学领域相关的实体，如蛋白质、药物名称、疾病和基因，从而准确开发基因通路或在生物医学领域现有的本体中进行合适的映射。机器学习被定义为用于生物和生物医学数据集分析和提取所需模式的重要平台，还能够识别医疗相关数据中隐藏的关系以及数据的关键结构。

2. 机器学习应用概述

通过机器学习进行数据分析的过程可自动构建分析模型，使系统能够从给定示例或数据中学习，从以往经验中正确识别准确模式，然后在尽可能少的人工干预下做出合适决策。如今，大多数处理大量数据的行业都认识到了机器学习的本质、价值和重要性，它有助于组织高效工作，收集知识以获得全球优势。不同的应用程序被开发出来以满足各种行业需求，包括金融服务、医疗保健、石油和天然气、政府部门、交通服务、销售和营销、法律行业、自动号码识别、数字图书馆和机构知识库、手写识别、光学音乐识别、银行、发票成像、生物监测、加速经验科学、语音识别、机器人控制和计算机视觉等。

在所有行业中，医疗保健领域基于机器学习得到了极大的扩展。由于始终需要最高水平的准确性来预测已知或未知的疾病，因此开发了多个应用程序，使诊断过程更加有效和准确，让人类从治疗过程或任何关键疾病的诊断中受益。具体应用如下：
1. 药物研发与精准医疗 ：有监督和无监督的机器学习用于药物的开发和发现，特别是在早期筛选阶段，也用于精准医学，以更好地理解疾病机制和治疗