22、机器学习与深度学习算法在医疗领域的应用及挑战

机器学习与深度学习算法在医疗领域的应用及挑战

1. ML 在医疗工作流程中的应用

1.1 疾病预测与诊断

ML 方法可依据病史及时预测和识别疾病，还能对多种 ML 方法进行分析以分类罕见疾病。基于 ML 的癌症检测和预测技术也有重要应用价值。

1.2 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。其框架融合了 ML/DL、传统设备监测和图像处理方法等多种功能。只要是由 ML/DL 特征模型实现的医学图像或信号测试相关功能，都可视为 CADe 或 CADx 系统。

1.3 医疗强化学习

强化学习的关键目标是在不确定环境中，通过累积回报来解决特定决策的策略问题。在临床医学中，RL 方法用于对不同特征个体进行有效分析和康复。利用真实世界的健康数据，可评估多种 RL 技术在 ICU 脓毒症治疗中的效率。脓毒症是严重的器官衰竭疾病，是导致死亡的主要原因之一。数据收集涵盖患者的行为健康轨迹，由顾问在各个阶段提供生死攸关的护理。研究表明，简单的表格学习能够评估有用的脓毒症护理策略，其分析效果与连续状态空间治疗的精细方法相当。

1.4 医疗时间序列数据处理

医疗工作流程的主要任务之一是生成医疗时间序列数据。健康时间序列概念特征包括在 CNN 和 LSTM 重症监护室中对医疗程序进行预测。最近的一份报告中，通过将多变量和序列计算数据整合到医疗数据中，构建了 ICU 预测控制的治疗模型。同时，还探讨了利用 ML 技术解决意外呼吸分解的问题。

1.5 医疗自然语言处理

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