9、人工智能在医学领域的应用与发展

人工智能在医学领域的应用与发展

生物标志物与人工智能诊断

生物标志物本质上是在人体血液中发现的一种分子，它能在诊断后确保人体没有患病，这种诊断方式安全且成本低廉。不过，为某种疾病识别合适的生物标志物非常困难，但人工智能可以将现有的大量手动诊断工作计算机化。

医学中的机器学习算法

有多种机器学习算法可用于提取患者的疾病特征，这些算法通过了解现有疾病的症状、任何慢性疾病的既往史以及环境生活方式等信息来记录数据，最终为患者提供合适的药物治疗。以下是一些相关算法：
1. 回归算法
- 线性回归
- 逻辑回归
2. 基于实例的算法
- 支持向量机
- k近邻算法（kNN）
3. 决策树算法
- 决策树
4. 贝叶斯算法
- 朴素贝叶斯
5. 聚类算法
- K - 均值算法
6. 人工神经网络算法
- 感知机
- 人工神经网络（ANN）
7. 深度学习算法
- 卷积神经网络
- 循环神经网络
8. 集成算法
- 随机森林
9. 其他机器学习算法
- 自然语言处理
- 神经网络
- 词向量
- 词频 - 逆文