12、机器学习与物联网在医疗保健中的应用与展望

机器学习与物联网在医疗保健中的应用与展望

机器学习在医疗诊断中的应用

机器学习在医疗保健领域已经迅速适应并带来了变革。它能够帮助实现对患者的及时护理，降低未来患病风险，并简化工作流程。在疾病诊断方面，监督式机器学习算法得到了广泛应用，例如支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）、决策树（DT）和朴素贝叶斯（NB）等。

以癌症、神经学和心脏病学等主要疾病领域为例，机器学习已经展现出了其专业能力。根据案例研究，SVM算法在乳腺癌诊断中表现更为出色。同时，还可以使用混淆矩阵来检查学习算法的性能，这有助于评估算法的准确性和可靠性。

此外，深度学习也被用于研究与罕见遗传疾病相关的表型。深度学习被认为是检查CT、MRI、USG、乳腺摄影、心电图（ECG）和血管检测等的强大工具。例如，谷歌开发的机器学习算法能够检测乳腺摄影中的恶性肿瘤，斯坦福大学的研究人员也在运用深度学习来识别皮肤癌。

算法名称	应用场景	优势
SVM	乳腺癌诊断	在乳腺癌诊断案例中表现出色
KNN	疾病诊断	可根据数据点的邻近性进行分类
DT	疾病诊断	结构清晰，易于理解和解释