3、机器学习在医疗保健中的应用与安全挑战

机器学习在医疗保健中的应用与安全挑战

1. 机器学习助力疾病检测

如今，机器学习凭借其能提供即时且精准结果的能力，成为诊断各种疾病的专业方法。许多医疗从业者可以在疾病早期做出决策，避免病情恶化。下面将介绍几种常见疾病的机器学习检测方法。

1.1 甲状腺疾病

调查显示，每100人中就有10人患有甲状腺疾病。甲状腺调节着人体的重要功能，如呼吸、体重、肌肉力量等。甲状腺的两种活性激素——甲状腺素和三碘甲状腺原氨酸，影响着蛋白质和能量的产生、体温调节等。甲状腺疾病主要分为四种类型：甲亢、甲减、正常甲状腺和病态正常甲状腺。

在检测甲状腺疾病时，常用的方法有：
- 支持向量机（SVM） ：使用递归消除函数，SVM在给定数据上的准确率可达90 - 93%，能帮助医生将患者分为四类并制定相应治疗方案。
- 逻辑回归分类 ：基于Sigmoid函数对数据进行分类，在甲状腺数据集上，验证误分类率为18.76%，测试误分类率为15.6%，准确率可达80 - 85%。

总体而言，SVM在甲状腺检测中的准确率高于其他算法。

1.2 心脏病

心脏病是当今世界导致死亡的主要原因之一。预测心血管疾病是临床数据分析领域的关键挑战，因为人体的其他威胁因素，如胆固醇、血糖和血压水平，使得心脏病的识别变得困难。

检测心脏病的常用方法有：
- 朴素贝叶斯 ：利用贝叶斯定理对数据进行区分，在心脏病预测中的准确率为85 - 86%。
- 决策树算法