37、深度学习在医疗保健中的应用：系统分析

深度学习在医疗保健中的应用：系统分析

1. 引言

人工智能（AI）旨在赋予机器“智能”，使其能像人类一样思考，涵盖从传统符号AI到深度学习（DL）等多种形式。机器学习（ML）是AI的一部分，它让机器通过已知数据学习，与DL不同，DL基于人工神经网络（ANNs），是ML的子集。

• AI、ML和DL的关系 ：AI范围最广，ML是其一部分，而DL是ML的一个子集。ANNs是对人类生物神经网络的简化，可在计算机程序中模拟人脑功能。DL网络层数多，能自主提取特征，适用于非结构化数据；ML则需结构化数据和人工辅助。
• DL的应用场景 ：DL广泛用于自然语言处理、模式识别和计算机视觉等领域，在日常生活中，如语音识别、图像识别和推荐系统都有应用。在医疗保健领域，由于技术、知识和人为因素的限制，患者可能无法得到及时恰当的治疗。DL技术通过分析复杂的生物医学数据，为解决这些问题提供了有价值的见解。尤其是在COVID - 19大流行期间，DL技术在医疗领域的应用变得更加关键。常见的DL医疗应用包括药物发现、医学成像、基因组分析、机器人手术和电子健康记录等，本文重点讨论药物发现、医学成像和电子健康记录。

2. 深度学习架构

ANNs致力于模拟人类大脑的内部运作，其一般结构由输入层、隐藏层和输出层组成，可通过监督学习、无监督学习和强化学习三种方式进行训练。
- 监督学习 ：提供有标签的数据，便于模型推理信息。
- 无监督学习 ：训练数据集无标签，由网络自己寻找模式并