17、机器学习在医疗与区块链领域的应用与分析

机器学习在医疗与区块链领域的应用与分析

1. 机器学习在医疗行业的应用进展

机器学习在医疗行业的应用取得了显著进展，主要体现在以下几个方面：
- 疾病识别与诊断 ：手动识别和诊断疾病并非易事，机器学习在识别患者疾病、监测健康状况以及建议预防措施方面发挥着关键作用。它能处理从轻微疾病到癌症等重大疾病的识别，例如癌症在早期很难被发现，而机器学习可以帮助研究人员分析和预测疾病。
- 药物发现与制造 ：下一代测序和精准医学等研发技术有助于找到复杂疾病的治疗方法。无监督学习等机器学习算法能够在不提供预测的情况下识别数据中的模式。开发或制造新药可能成本高昂且过程漫长，而机器学习技术的进步可以加速这一过程。
- 医学成像 ：借助深度学习等机器学习技术，能够识别患者扫描图像中的微观缺陷，从而帮助医生做出准确诊断。传统的X射线和CT扫描只能检测到轻微异常，而机器学习可以让研究人员对程序进行编程，识别图像中的微观缺陷。
- 个性化医疗/治疗 ：随着患者基因信息和电子健康记录等数据的爆炸式增长，医生可以根据患者的具体需求提供个性化治疗。机器学习技术能够从大量数据集中获取见解，建议个性化治疗方案并预测疾病风险。
- 智能健康记录 ：尽管技术使数据录入变得容易，但维护最新的健康记录仍然耗时耗力。机器学习在这一领域开始发展，例如使用谷歌的云视觉API和MATLAB的基于机器学习的手写识别技术进行文档分类，目的是提供访问临床数据的途径，优化工作流程并提高健康信息的准确性。
- 疾病预测