22、机器学习与深度学习在医疗领域的应用及挑战

机器学习与深度学习在医疗领域的应用及挑战

1. ML在医疗工作流程中的应用

ML在医疗工作流程中有着广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：
- 疾病预测与诊断 ：通过分析患者的病史，ML方法能够及时预测和识别疾病。同时，还会对各种ML方法进行分析，以对罕见疾病进行分类。基于ML的癌症检测和预测技术也具有重要的应用价值。
- 计算机辅助检测或诊断（CADe或CADx） ：CADe或CADx程序通常用于自动分析医学照片，辅助医疗从业者进行诊断。该框架融合了ML/DL、传统设备监测和图像处理等多种功能。任何由ML/DL特征模型实现的医学图像或信号测试功能都可视为CADe或CADx系统。
- 医疗强化学习 ：强化学习的主要目标是在不确定的环境中，通过累积回报来制定特定决策。在临床医学中，RL方法可用于对具有不同特征的个体进行有效分析和康复治疗。例如，利用现实世界的健康数据评估多种RL技术在ICU脓毒症治疗中的效率。
- 医疗时间序列数据分析 ：医疗工作流程的主要任务之一是生成医疗时间序列数据。CNN和LSTM等深度学习模型可用于预测重症监护病房的医疗程序。近期的报告中，将多元和序列计算数据结合到医疗数据中，用于构建ICU预测控制的治疗模型。同时，还探索了利用ML技术解决意外呼吸分解的问题。
- 医疗自然语言处理 ：医疗记录是传达患者状况的常用方法，其重要性在于能够反复提供关键信息。为了提高医疗效率和分析能力，医疗NLP方法将被应用于下一个医疗程序中，用于从非结构化的医疗笔记中收集相关数据。例