33、人工智能与机器学习在医疗领域的应用

人工智能与机器学习在医疗领域的应用

在当今医疗领域，人工智能（AI）和机器学习（ML）正发挥着越来越重要的作用。本文将详细介绍两种基于AI和ML的医疗应用：糖尿病视网膜病变（DR）图像分类和糖尿病类型预测。

1. 使用FastAI进行CNN糖尿病视网膜病变图像分类

1.1 模型概述

该深度学习分类模型旨在对糖尿病视网膜病变（DR）和正常视网膜进行二元分类。它采用卷积层和池化层，通过全连接层输出分类结果。模型使用了卷积神经网络（CNN）的骨干结构和带有隐藏层的全连接头部作为分类器。

数据集采用了像素超过2000×3000的人类视网膜眼底图像，来自Kaggle的数据集可免费下载，包含800多张训练图像和200多张测试图像。在本研究中，选取了1000张图像，按照8:2的比例分为训练集和测试集。

使用FastAI库可以简化模型训练过程，因为它具有快速准确的图像处理能力。同时，结合云GPU提供商Google Colaboratory可以提高训练效率。

1.2 图像分类步骤

• 步骤1：下载图像数据
  FastAI库可以下载不同的数据集，也可以从包含图像URL的文件中下载图像。要获取URL，需要将数据集存储在服务器上。
• 步骤2：加载和查看数据
  训练模型需要FastAI的数据对象，即数据束（data bunches）。这些数据束由ImageDataBunch形成。
• 步骤3：创建和训练模型
  FastAI库有助于设