24、物联网与机器学习在医疗领域的融合应用

物联网与机器学习在医疗领域的融合应用

1. 医疗视角

医疗是生活中至关重要的一部分，其主要目的是通过诊断各类疾病并预防其传播，来维持和改善健康状况。判断一个医疗解决方案是否可行，主要有三个关键因素：医疗服务质量、成本以及预期效果。像 CT、MRI、PET 和 SPECT 等诊断方法，能够检测到皮肤层下的破裂或异常情况。

如今，全球的医疗专家和利益相关者都在寻求创新方式来实现这一目标。现在，像心脏病发作或癫痫等紧急健康问题，甚至可以在患者身体出现症状之前就被检测到。然而，由于人口爆炸以及传染病和慢性病的不可预测传播，当前的医疗系统面临着巨大压力，对医生、医疗工作者以及医院床位、氧气面罩等医疗资源的需求不断增加。

同时，全球领先的医疗系统因误诊而浪费了大量的时间和资源。额外的检查、治疗计划的延迟等问题，严重影响了个人和群体的医疗流程，导致全球范围内医疗资源的大规模浪费。因此，医疗专家需要找到一种解决方案，既能减轻当前人工操作的医疗系统的负担，又能保持医疗服务的质量和有效性，从而大幅降低医院管理成本和医疗用品的供应成本。

2. 机器学习在医疗中的应用

为了更快速、准确地处理大量数据，医疗专业人员常常借助人工智能（AI）和机器学习（ML）的概念。机器学习在医疗中的应用包括根据对数千个不同数据点的分析，提供合适的结果建议，还能及时给出风险评分、精确分配资源等，这在全球范围内提升了公共健康和安全水平。

机器学习是人工智能的一个分支。人工智能致力于创造更优秀、更智能的机器，而机器学习的核心是从模式和经验中学习，且不会发生显著改变。在机器学习中，数据被输入到通用算法中，而不是编写代码，逻辑是基于输入的数据构建的。大数据包通过 ML