40、机器学习在医疗诊断中的应用与发展

机器学习在医疗诊断中的应用与发展

1. 可解释机器学习在医疗领域的进展

在医疗领域，可解释性是机器学习应用的关键。通过遗传和基于梯度的算法对人工神经网络（ANNs）进行良好训练，能够得到更具可解释性的结果。以下是一些相关的研究成果：
- 脑电信号分类 ：有研究提出了针对脑电（EEG）信号的最优多基小波变换，使信号更具可解释性。提取的特征图作为输入被送入支持向量机（SVM）的各种核中，实现了99.67%的准确率。
- 心脏图像解剖模式识别 ：从心脏图像的3D分割中识别解剖模式，在不改变输入空间的情况下，应用于ACDC MICCAI 2017数据集时，实现了90%的实时准确率。
- 基于案例的推理（CBR） ：CBR根据新查询识别相关的旧查询和解决方案。但由于其提供的解决方案局限于数据库中的旧案例，使用并不频繁。有研究通过关注CBR结果的视觉定性和定量可解释性解决了这一问题，该方法取得了不错的准确率，与KNN表现相当，且具有更好的可解释性。
- 疟疾感染检测 ：有研究使用卷积神经网络和多层感知器，从Kaggle收集的图像中检测疟疾感染，并应用LIME生成可解释的结果。
- 基因组数据分类 ：在基因组数据上确定最佳分类算法耗时较长，集成方法通常能获得更好的准确率，但缺乏可解释性。有研究提出了一种可视化方法，从大量集成中识别出决定性因素特征，所选的小集成优于单一分类器，并能解释预测结果。
- 颅内出血检测 ：通常深度学习算法在大型数据集上表现良