5、机器学习、深度学习在医疗领域的应用与发展

机器学习、深度学习在医疗领域的应用与发展

1. 机器学习与深度学习算法在医疗数据中的应用

在医疗领域，将医疗数据转化为疾病风险预测、诊断预后和适当治疗方案至关重要。实现这一目标需要众多深度学习（DL）算法，以下是几种常见算法的介绍：
- 人工神经网络（ANN） ：其结构元素包含处理设备（节点或神经元），这些节点通过各种可调权重相互连接，使信号能够同时且连续地在网络中传递。一般来说，ANN可分为三层神经元：输入层（接收信息）、隐藏层（负责模式检索，主要进行内部处理）和输出层。
- 遗传算法（GA） ：这是一种基于遗传学和自然选择原理的搜索优化技术。遗传学在多个医学专业领域有着良好的应用前景，如放射学、心脏病学、内分泌学、妇科学、肺病学、传染病学、神经学等医疗管理领域。
- 决策树 ：是一种表达特定映射的形式，由测试或属性节点连接两个或更多子树以及表示决策的叶节点或类标签决策节点组成。可用于审查医学文献以进行荟萃分析和系统决策分析。
- 支持向量机（SVM） ：本质上是多维环境中两个数据点之间的线性分隔器，用于区分两种不同类型。SVM使用大量与任务无关的非线性函数。

2. 药物代谢与毒性

2.1 药物在体内的过程

从分子目标和早期药物研发到临床应用的过程充满挑战，在产生可行的临床候选药物之前，需要克服多个障碍。药物进入人体后，会经历吸收、分布、代谢和/或排泄等几个阶段（ADME）。
- 吸收 ：药物有血管内和血管外两种常