15、机器学习与人工智能在医疗领域的应用进展

机器学习与人工智能在医疗领域的应用进展

1. 肺癌预测的监督算法分析

在肺癌预测方面，多种监督算法被用于评估和训练，以提高预测的准确性。通过计算和制表的方式对几种算法的正确性进行评估和训练。以下是不同监督算法预测肺癌的训练和测试准确率：
| 算法 | 训练准确率 | 测试准确率 |
| — | — | — |
| 线性回归 | 86.49% | 81.26% |
| 逻辑回归 | 88.25% | 85.48% |
| 决策树 | 71.25% | 68.76% |
| 随机森林 | 78.9% | 74.23% |
| k近邻 | 73.45% | 67.51% |
| 支持向量机 | 68.9% | 62.45% |
| 朴素贝叶斯 | 68.74% | 64.31% |

从这些数据可以看出，逻辑回归在训练和测试中的准确率相对较高，训练得分达到88.25，这表明其整体具有较高的准确性。这些准确率数值通过Python库包计算得出，并以图形的形式展示在相关图表中，图形能够清晰地呈现出各算法准确率的波动情况。

肺癌的延迟诊断和治疗是导致高死亡率的主要原因，早期检测对于改善患者预后至关重要。这个基于机器学习的肺癌预测模型旨在早期预测肺癌，从而支持早期干预，有可能降低死亡率。通过早期识别肺癌，患者有更大的机会获得积极的诊断和更好的生存结果。

目前的肺癌预测模型主要依赖患者数据集的数值数据，未来可以通过将图像识别和深度神经网络集成到诊断过程中取得进展。未来的发展可能包括推出一个获得许可的肺癌预测在线门户，并将软件分发给医院，以最大限度地发挥机器学习在临床环境中的优势。