6、机器学习的多领域应用与发展洞察

机器学习的多领域应用与发展洞察

1. 机器学习在医学领域的应用

机器学习在医学领域展现出了巨大的潜力，主要体现在医疗诊断和药物合成两个方面。
- 医疗诊断
- 2016年，《美国医学会杂志》发表了利用深度学习诊断糖尿病视网膜病变的文章。
- 2017年，《自然》杂志刊登了使用深度神经网络对皮肤癌进行分类的论文。同年，《自然生物医学工程》发表了多篇与医学人工智能相关的论文，如脑肿瘤的快速术中组织学研究、先天性白内障管理的人工智能平台，以及基于视网膜眼底照片预测心血管疾病风险的深度学习方法。
- 2018年3月，来自美国、德国、意大利等国100多个实验室的近150名科学家合作在《自然》杂志发表文章，宣布开发出的AI系统，能基于肿瘤组织DNA的甲基化数据准确区分近100种不同的中枢神经系统肿瘤，还能发现临床指南中未有的新分类。
- 2020年6月，《细胞》杂志发表了“基于计算机断层扫描的COVID - 19肺炎准确诊断、定量测量和预后的临床适用AI系统”的论文，作者来自中国澳门、内地和香港的45位科学家。
- 药物合成
- 2018年3月29日，上海大学Mark P. Waller教授团队在《自然》杂志在线发表研究论文，利用深度学习和符号人工智能进行逆合成分析来设计药物。逆合成分析是小分子正向反应预测的逆过程，由美国有机化学家Elias Corey在20世纪60年代首次提出，他因此于1990年获得诺贝尔化学奖。
- Waller团队提出三个神经网络结合蒙特卡罗树搜索（3N - MCTS）进行化学合成规划，其研究成果在当前化学合成领域，特别是化合物合成和药物合成方面取得了突