44、机器学习技术在临床试验各阶段的应用

机器学习技术在临床试验各阶段的应用

1. 自然语言处理和计算机视觉在医疗中的应用

1.1 自然语言处理（NLP）

自然语言处理技术让计算机能够处理文本或音频形式的人类语言，“理解”其中的意图和情感。它可以用于分析大量非结构化的健康数据，具体操作步骤如下：
1. 运用定性研究方法对数据进行分析。
2. 从分析结果中获取相关见解，用于提升患者安全和管理水平。

NLP 在医疗领域还有很多其他用途：
- 文档管理 ：有效管理文档分类、摘要生成和信息提取。
- 医疗政策评估 ：通过整合、对比和定义最佳护理建议，简化医疗政策评估流程。
- 减轻工作量 ：取代健康记录的二次核对步骤，大大减少工作量和时间。

此外，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）可能经过改进，以在序列建模提取方面取得更好的效果。

1.2 计算机视觉

计算机视觉在制药和医疗行业取得了惊人的成果，具有革命性的影响。它的主要目标是通过检测物品，让机器模仿人类的视觉。在医疗领域的应用包括：
- 疾病检测 ：使疾病检测，特别是放射成像，变得更快、更精确。
- 医疗决策 ：医生利用该技术分析广泛的健康和医疗数据，以做出更好的医疗决策和监测患者健康。
- 减少误诊 ：降低假阳性诊断率，提高扫描预测和诊断的准确性。
- 机器人辅助