1、机器学习在医学研究中的应用与发展

机器学习在医学研究中的应用与发展

1. 机器学习概述

机器学习是一门涉及大数据和多变量分析的新兴学科。它在临床研究中具有诸多便利之处：
- 能够轻松处理大量复杂的数据。
- 相较于传统统计方法，具有更高的灵活性。
- 各类软件程序通常提供用户友好的菜单，无需过多的语法知识。

然而，机器学习也存在一定的局限性：
- 机器学习方法并非总是符合科学标准，对基于其结果对未来数据进行预测时需谨慎。
- 虽然在临床研究中，传统的零假设检验被机器学习方法取代可能还需时日，但机器学习已经为临床研究提供了一些出色的方法。

2. 机器学习的便利性

机器学习的目标与传统统计分析相似，包括对新治疗方法的疗效进行预测，以及识别模式以辅助健康决策。但在临床研究中，机器学习方法的应用较少，这可能是因为临床医生传统上更信赖临床试验，在试验中多变量通过随机化过程达到平衡，无需进一步考虑。而现代计算机数据文件往往包含数百个变量，如基因和其他实验室值，需要计算密集型方法进行分析。

机器学习方法与传统统计方法有很多相似之处，包括汇总统计、数据绘图、正态和无分布模型以及回归方法。一些机器学习的新方法源于传统统计，如熵和阈值/收缩方法分别源于逻辑和贝叶斯建模。

机器学习的便利性主要体现在以下三个方面：
- 处理大数据能力强 ：机器学习程序比传统方法更能处理大数据和复杂数据，避免因数值问题和整数溢出导致命令无法执行。
- 灵活性高 ：以离散小波学习为例，与传统的傅里叶回归等非线性数据方法相比，具有以下优势：
- 可以确定