14、临床数据分析中的机器学习应用与方法

临床数据分析中的机器学习应用与方法

1. 临床数据分析与机器学习研究综述

近年来，随着医疗领域产生了大量的数据，利用机器学习进行临床数据分析变得越来越流行。以下是一些相关的研究成果：
|研究人员|年份|研究内容|成果|
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|Wu 等|2010 年|提出使用支持向量机（SVM）的膝关节疾病计算机辅助诊断（CAD）系统|使用 200 个膝关节 MRI 图像数据集，准确率达 95.5%，SVM 模型性能优于其他算法|
|Athavale 和 Krishnan|2020 年|描述用于检测膝关节疾病的图像处理系统|结合图像分割、特征提取和分类技术识别膝关节 X 光片中的异常区域|
|Khalilia 等|2015 年|描述使用开源机器学习工具的临床预测建模工作流程|提供成功部署示例|
|Weins 和 Shennoy|2018 年|讨论机器学习在医疗保健中的潜力、实施挑战和伦理考虑| - |
|Solaries 等|2020 年|对临床数据分析的深度神经架构进行比较综述|强调每种方法的优缺点|
|Santhakumar 和 Logeswari|2020 年|结合优化策略和支持向量机分类器进行白血病早期预测|获得较好结果|
|Balajee 和 Venkatesan|2021 年|使用混合特征选择机制对 VAG 信号样本进行二元分类| - |
|Kreciz 和 Baczkowicz|2018 年|对膝关节临床数据进行多分类初步尝试|使用 Logistic Regression、MLP、SVM 和 Random Forest 等多种 ML 算法对信号数据样本进行分类|