3、利用人工智能预测心脏病及放疗剂量的研究进展

利用人工智能预测心脏病及放疗剂量的研究进展

1. 心脏病预测研究

在医疗领域，利用人工智能技术对心脏病进行预测是一项重要的研究。其整体流程是先明确问题定义，结合积累的数据，进行数据准备、研究以及模型构建。
- 数据处理 ：使用标准化的心脏病患者数据集，先进行数据探索，再开展数据准备工作。
- 模型测试 ：对四种心脏病分类模型进行测试。
- 模型选择 ：最后挑选出最优模型并保存，以便后续使用。

不过，目前这方面工作存在一定局限性，主要集中在心脏病预测所采用的分类策略和算法上。不同研究人员会采用不同的数据清理机制，并构建适合自身算法的数据集。

2. 放疗剂量预测研究

2.1 研究背景

癌症是严重威胁人类健康的疾病，近半数患者因此死亡，常见类型有乳腺癌、肺癌和前列腺癌等。放疗是癌症治疗的重要手段，它利用高能X射线精准照射肿瘤，同时保护周围健康组织。然而，放疗计划的制定过程复杂，需要众多医学专家和软件系统参与，涉及大量的CT图像、剂量目标、约束条件等参数输入优化模型，再由肿瘤学家评估。并且，计划通常需要多次修改才能最终确定，这一过程不仅耗费人力，还成本高昂、耗时较长。

为了减少放疗延误和误差，研究人员开展了放疗计划自动化的研究，从传统的基于知识的规划发展到各种深度学习模型，如U - Net、ResNet等。深度学习技术在剂量预测方面更加有效和准确，且能处理非结构化数据。在此基础上，研究人员开发了基于自注意力机制的密集生成对抗网络（GAN），其性能优于一些现有模型。

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