20、人工智能在疾病识别与疫情预测中的应用

人工智能在疾病识别与疫情预测中的应用

在当今医疗领域，人工智能技术正发挥着越来越重要的作用，尤其是在疾病识别、诊断以及疫情预测方面。本文将深入探讨人工智能在这些方面的具体应用、面临的挑战以及未来的发展方向。

1. 医疗数据集的神经网络应用

在医疗数据集的处理中，神经网络发挥了重要作用。以乳腺癌数据集为例，研究人员对逻辑回归和支持向量机（SVM）模型进行了重建。为了提高性能，采用了半监督学习技术，利用自编码器进行特征学习以确定潜在特征。

自编码器通过不同的优化器和小批量大小进行调整，最终使用RMSPROP优化器，批量大小为16，训练100个周期时获得了较低的损失。具体的模型性能如下表所示：
| 数据集 | 逻辑回归（训练准确率） | 逻辑回归（测试准确率） | SVM（训练准确率） | SVM（测试准确率） |
| — | — | — | — | — |
| 数据集1 | 97.51 | 98.39 | 97.89 | 98.39 |
| 数据集2 | 96.96 | 97.29 | 98.15 | 97.34 |

在学习到的上采样数据特征基础上，构建了前馈神经网络分类器模型。通过对不同优化器、批量大小和隐藏层数量的调整，使用ADAM优化器、九个隐藏层和小批量大小为16时，获得了良好的训练准确率、测试准确率和低方差。具体结果如下表：
| 数据集 | 前馈神经网络（训练准确率） | 前馈神经网络（测试准确率） |
| — | — | — |
| 数据集1 | 99.81 | 98.88 |
| 数据集2 | 98.98 | 99.12 |

半监督学习结合自编码器进行