26、生物医学信息学中的机器学习应用

生物医学信息学中的机器学习应用

1. 引言

近年来，机器学习在生物医学领域的应用显著增加。这一趋势的兴起有多个原因：
- 机器学习技术在其他领域（如网络搜索、语音和手写识别、智能体设计、空间建模等）取得了成功应用。
- 技术的发展使得在过去生成单个数据点（进行一次实验）的时间内能够产生大量数据。
- 电子医疗/健康记录（EMRs/EHRs）的出现。

数据量的急剧增加促使生物学家和临床研究人员采用能够从大量数据中构建预测模型的算法，机器学习自然成为了首选工具。

下面将介绍一些涉及大规模生物数据的数据类型和任务，以及机器学习技术在这些方面的应用。涉及的数据类型包括：
- 基因表达微阵列
- 单核苷酸多态性（SNPs）和遗传数据
- 质谱和其他蛋白质组学数据
- 药物设计的高通量筛选数据
- 电子医疗记录（EMR）和个性化医疗

从这些数据类型中得到的一些关键经验教训包括：
|序号|经验教训|
| ---- | ---- |
|1|如果有许多具有高度预测性的特征（例如，从微阵列数据中预测癌症），并且使用对过拟合具有鲁棒性的方法（如投票决策树桩、朴素贝叶斯或线性支持向量机），即使特征数量远多于数据点数量，也能取得不错的效果。|
|2|贝叶斯网络学习通常不能直接给出因果关系，但如果有主动学习和时间序列数据则会有所帮助。|
|3|多关系方法适用于电子医疗记录或分子数据，因为这些数据具有高度的关联性。|
|4|在这些数据集上，除了提高学习模型的准确性外，还有其他重要问题，如数据的创建方式、可理解性（医生通常希望理解所学的模型）和隐私性（一