20、基于机器学习和物联网的乳腺癌医疗监督方案

基于机器学习和物联网的乳腺癌医疗监督方案

1. 引言

在 21 世纪，信息技术的进步和物联网等新兴应用改变了人们的生活方式，其在医疗保健领域的贡献值得称赞。借助联网传感器收集的身体和精神状态信息，有望为医疗行业带来积极变革。通过物联网收集的数据，可利用机器学习进行评估，专业人员能借此开展深入研究并提供合适建议。不过，要利用严格分析从历史数据中预测未来健康问题，还需进行更多的研发工作。

乳腺癌是医疗领域极具破坏性的疾病，是全球女性死亡的重要原因之一。2018 年，全球乳腺癌病例达 200 万例，是癌症相关死亡的第五大原因。早期发现乳腺癌可降低死亡率。癌细胞异常生长，形成肿瘤，可分为良性和恶性。随着现代技术发展，一些国家乳腺癌早期 5 年生存率约为 90%，但晚期降至 24%。

目前，乳腺癌的预测和诊断方法多样，如活检、乳房 X 光检查和磁共振成像（MRI）。活检准确性高，但对患者痛苦较大；乳房 X 光检查在诊断良性癌症方面效果不佳；MRI 能提供 3D 图像，但测试复杂且耗时。相比之下，机器学习方法非侵入性，更可靠有效，常用于将乳腺癌分类为恶性或良性。

机器学习作为人工智能的分支，在乳腺癌等疾病的检测和预测中发挥着关键作用。物联网则为医疗服务带来了新机遇，它能将各种事物与网络相连，实现患者健康信息的实时传输。但通过手机增强和实施医疗系统也面临一些挑战，如数据收集、资源互操作性、安全性和数据一致性等问题。云计算为共享资源和基础设施提供了便利，有助于处理大量医疗数据。

本文旨在评估现有机器学习方法在不同医疗数据集上的有效性，并介绍一种基于物联网网络的疾病预测方法。

1.1 乳腺癌现状