45、机器学习技术在临床试验及通信领域的应用与性能分析

机器学习技术在临床试验及通信领域的应用与性能分析

1. 机器学习在临床试验中的应用

1.1 机器学习技术在不同阶段的优势

在临床试验中，机器学习技术发挥着重要作用。模拟研究表明，实施机器学习技术能带来更个性化的最佳治疗分配，提高试验参与者的整体接受率。其中，集成技术在响应率方面优于单一的机器学习方法，能将大部分参与者分配到理想的治疗方案。

不同的研究团队运用机器学习技术解决了不同的问题：
- 预测患者治疗反应 ：有研究提出了预测患者对治疗反应的算法，通过纳入9种机器学习算法模拟临床研究中患者反应与指标的关联，为新患者选择治疗方案并预测反应率。
- 识别非编码变异功能后果 ：有团队创建了基于深度学习的算法框架，可从序列中预测非编码变异的影响，还能提高功能变异的优先级排序。

1.2 临床试验各阶段的机器学习技术对比

序号	目标	采用技术	优点	阶段
1	改善患者医疗护理	基于机器学习的计算机视觉	使用机器学习预测分子化合物特性；进行分割和模式识别；在临床数据上使用深度学习技术检测新的预测模型	临床前研究
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