20、机器学习与区块链：重塑医疗保健行业的未来

机器学习与区块链：重塑医疗保健行业的未来

在当今数字化的时代，科技发展日新月异，尤其是机器学习（ML）和区块链这两项前沿技术，正逐渐在医疗保健领域崭露头角。它们不仅为医疗行业带来了新的机遇，也带来了前所未有的挑战。

机器学习在医疗保健中的潜力与应用

在医疗保健领域，机器学习展现出了巨大的潜力。借助卫星、基于网络的媒体持续报告以及网络上的其他基础数据等先进工具，能够预测疫情爆发，这对于那些社会保障服务不足的欠发达国家尤为重要。尽管目前人工智能在医疗领域的应用实例还较少，但未来我们有望看到机器学习在公共资源中的显著提升和广泛应用。

机器学习算法可以通过分析各种因素，如温度、每月的常规天气等，预测疟疾等疾病的爆发。例如，支持向量机和假神经网络就可以通过考虑这些因素来预测疟疾的爆发。此外，在线程序ProMED - mail使健康协会能够持续监测疾病并预测感染事件，而HealthMap则利用自动化分组和感知技术，有效地依赖ProMED来跟踪并提醒各国可能的疫情爆发。

谷歌开发了一种机器学习算法，用于帮助识别乳房X光片中的恶性肿瘤；斯坦福大学则使用深度学习算法来识别皮肤癌；一篇JAMA文章还报道了一种深度学习算法能够诊断视网膜图像中的糖尿病视网膜病变。这些例子都表明，机器学习为临床决策增添了新的力量。

机器学习在医疗保健中的一些具体应用包括：
- 减少再入院率 ：机器学习可以有针对性地、高效地减少再入院情况。临床医生可以每天获得关于哪些患者最有可能再次入院以及如何降低这种风险的指导。
- 预防医院获得性感染（HAIs） ：通过预测哪些使用中心静脉导管的患者会