10、医疗领域的大数据与深度学习应用

医疗领域的大数据与深度学习应用

1. 引言

在当今世界，信息分析至关重要。数据科学概念催生了众多术语，成为新闻、视频、社交媒体和印刷媒体的热门话题。机器学习作为人工智能的子领域，能让机器在无特定程序的情况下自动解决问题。人工智能应用广泛，在医疗领域的应用尤为令人兴奋。

在医疗中应用机器学习需考虑三个方面：
1. 实际应用中要了解机器学习工具的局限性，理解并解读其结果。
2. 建立监管、伦理和法律框架，确保工具在临床医疗中的安全应用。
3. 政府需提供合理使用数据的框架和平台。

技术上，机器学习是将深度学习的深度神经网络算法应用于大数据集。医疗组织产生的大量数据杂乱复杂，需预处理和映射后用于机器训练，这一步对模型成功至关重要。同时，伦理和数据安全隐私也是应用机器学习时需考虑的问题。

2. 研究动机

糖尿病是全球性的致命疾病，影响各年龄段和性别的人群，还会引发心脏、肾脏、眼睛和肝脏等严重疾病。随着技术进步和糖尿病相关数据的大量积累，利用人工智能技术和大数据进行早期诊断成为可能，有助于控制疾病，让人们过上健康生活。

3. 文献综述

众多研究围绕糖尿病预测展开：
- Naz和Ahuja使用多种机器学习算法预测糖尿病，深度学习准确率达90 - 98%，还可通过纳入组学数据提高准确性。
- 有研究用主成分分析和灰狼优化算法处理糖尿病视网膜病变数据集，模型表现良好。
- Chaki等人对糖尿病的诊断和检测进行多方面分析，指出相关研究问题。
- Parte等人提出用呼吸样本检测糖尿病的方法，结合卷积神经网络和支持向量机。
- Ra