39、机器学习在医疗保健领域的应用与可解释性探索

机器学习在医疗保健领域的应用与可解释性探索

1. 机器学习基础算法概述

机器学习算法在医疗保健领域有着广泛的应用，常见的基础算法包括：
- 朴素贝叶斯（Naïve Bayes） ：基于贝叶斯定理，该算法假设所有变量相对于类别标签具有同等权重，因此被称为“朴素”。
- 支持向量机（Support vector machine） ：这是一种类似人工神经网络（ANN）的黑盒模型，解释其输出结果非常耗时。它主要是寻找超平面与数据点之间的最大间隔。
- 回归算法（Regression algorithms） ：有多种类型，如逻辑回归、线性回归、套索回归、岭回归、多项式回归和逐步回归等。根据具体目标和数据集，我们可以选择合适的回归方法。例如，当数据具有分类类别标签，且想找出有序特征与类别标签之间的关系时，可以使用有序逻辑回归。

2. 机器学习在医疗保健中的应用

机器学习算法在多个领域得到了广泛应用，在医疗保健领域，其在疾病检测、药物发现、药物治疗和疾病监测等方面的应用近年来显著增加。下面以COVID - 19为例，详细介绍机器学习在该领域的应用。

2.1 COVID - 19的解读

• 随机森林分析 ：使用Kaggle上公开的数据集（2020年1月13日至2月28日，1085例报告病例，8个选定特征），随机森林（70%训练，30%测试）的受试者工作特征曲线（ROC）达到0.97。研究得出年龄是死亡率的决定因素，及时入院可降低死亡率。