14、机器学习在医疗物联网中的疾病诊断应用

机器学习在医疗物联网中的疾病诊断应用

1. 引言

人口老龄化给医疗专业人员带来了诸多意想不到的问题。医疗康复作为一个相对较新的领域，始于20世纪中叶，旨在通过修复或恢复缺陷来减少或治疗身体或精神障碍。然而，医疗康复的发展面临一些障碍，如康复治疗持续时间长且费力、需要更多支持服务以及康复资源有限等。

将人工智能（AI）融入医疗运营可以使医疗行业变得更加智能。利用机器学习（ML）进行疾病诊断可以帮助医疗工作者节省时间。ML系统可用于诊断、预测，并为发现的病症提供适当的治疗方案，以分析和评估医疗领域的治疗效果。

ML在医疗领域有广泛应用，包括识别和预测疾病、发现和生产药物、医学影像诊断等。例如，ML算法可协助医生做出决策和提供建议，而不是取代医生。在癌症、神经系统疾病和心脏病等领域，ML方法尤为有用。

选择基于ML的框架时，需要考虑以下主要因素：
- 框架必须能够提供最佳效率。
- 对程序员社区来说，它必须简单且用户友好，支持传统的模型构建方法和易于理解的代码方法。
- 必须完全启用并行化，以扩展计算活动。
- 应该有庞大且积极的用户基础和网络支持。
- 它必须是透明的，而不是一个黑箱。
- 必须能够简化ML算法，使其对开发者更友好、更易访问。

以下是ML在医疗领域的一些具体应用：
|应用领域|具体说明|
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|疾病识别和预后|IBM Watson for Genomics可加速肿瘤诊断；“BERG”建立了基于AI的药物治疗方法|
|药物发现和生产|ML可贯穿药物开发的各个阶段，如AtomNet可根据蛋白质结构开发药物，