45、机器学习在临床研究及通信领域的应用与分析

机器学习在临床研究及通信领域的应用与分析

1. 机器学习在临床研究中的应用

1.1 临床研究各阶段的机器学习应用概述

在临床研究中，机器学习已广泛应用于多个阶段，包括临床前研究、参与者管理、协议优化和数据管理。不同的机器学习技术在各个阶段发挥着独特的作用，有效提升了临床研究的整体成功率、普遍性和效率。

1.2 临床前研究阶段

• 分子化合物性质预测 ：采用基于机器学习的计算机视觉技术，可预测分子化合物的性质，还能进行分割和模式识别，通过深度学习技术在临床数据中检测新的预测模型，从而改善患者的医疗护理。
• 心血管肾脏模型改进 ：深度学习用于分析大量数据集，在血液动力学参数研究中发挥作用，是筛选各种疾病的有力工具，有助于改进心血管肾脏的临床前模型。
• 药物开发 ：深度学习技术可实现复杂的图像解释，为分子科学研究提供创新的机器学习方法，采用简单且可解释的深度学习方法，提高药物开发效率。
• 蛋白质结构预测 ：深度学习能够快速预测蛋白质结构的三维形状，通过训练神经网络准确估计残基之间的长度，AlphaFold 提供了更准确的蛋白质结构预测。
• 肽的临床前验证 ：机器学习可改善糖尿病药物的发现，开发新的抗糖尿病肽，提高安全性。

1.3 参与者管理阶段

• 患者选择简化 ：无监督