25、机器学习与物联网在医疗领域的融合应用

机器学习与物联网在医疗领域的融合应用

在当今的医疗领域，人们面临着诸多挑战，比如要在脑海中记住所有医疗细节并非易事，因为人类的心理和身体机能存在局限。而物联网（IoT）和人工智能（AI）概念的出现，为解决这些难题提供了有力的支持。它们的融合成为推动医疗数字化转型的强大动力，在疾病诊断、临床研究、疫情预测等多个方面发挥着重要作用。

机器学习在医疗领域的著名应用

疾病识别与诊断

随着人口爆炸和预期寿命的增加，死亡率降低，医疗系统面临着更大的压力，日常诊断资源短缺。而机器学习模型能够预测疾病易感性，助力疾病的早期诊断。
- 呼吸疾病检测 ：英国科技初创公司 Feebris 采用基于人工智能的算法，通过连接医疗传感器，能准确检测复杂的呼吸系统状况，帮助个人早期发现呼吸问题，避免呼吸并发症和不必要的住院治疗。
- 乳腺癌预测 ：麻省理工学院的人工智能与计算机科学实验室创建了基于深度学习的预测模型，可在乳腺癌发生前五年检测到相关迹象，这在医学领域是一个重大突破。该模型应用于乳房 X 光检查，并收集患者的后续数据，能识别出医生难以观察和分析的模式。

疾病诊断工作流程如下：

graph LR
    A[收集患者数据] --> B[机器学习模型分析]
    B --> C[疾病预测与诊断]
    C --> D[提供诊断结果]

放射学中的机器学习

研究人员正致力于将机器学习和人工智能应用于放射学领域。通过机器学习