5、机器学习、深度学习与医疗领域的融合应用

机器学习、深度学习与医疗领域的融合应用

1. 机器学习与深度学习在医疗数据中的应用

在医疗领域，将医疗数据（如患者的症状、检查结果等）转化为疾病风险预测、诊断预后和适当治疗方案是至关重要的。实现这一目标需要众多深度学习（DL）算法，以下是几种常见的算法：
- 人工神经网络（ANN） ：其结构元素包括处理设备（节点或神经元），这些节点通过各种可调节的权重相互连接，使信号能够同时且连续地在网络中传递。一般来说，ANN可分为三层神经元：输入层（接收信息）、隐藏层（负责检索模式，主要进行内部处理）和输出层。
- 遗传算法（GA） ：这是一种基于遗传学和自然选择原理的搜索优化技术。其在多种医学专业领域（如放射学、心脏病学、内分泌学等）有着有前景的应用。
- 决策树 ：用于表达特定映射关系，由测试或属性节点连接两个或多个子树和叶子节点（或带有类别标签的决策节点）组成，可用于审查医学文献以进行元分析和系统决策分析。
- 支持向量机（SVM） ：本质上是多维空间中两个数据点之间的线性分隔器，用于区分两种不同类型的数据。它使用大量与任务无关的非线性函数。

2. 药物代谢与毒性

2.1 药物在体内的过程

从分子目标和早期药物研发到临床应用是一个充满挑战的过程，在产生可行的临床候选药物之前，需要克服多个障碍。药物在体内经历吸收、分布、代谢和排泄（ADME）等阶段：
- 吸收 ：药物有血管内和血管外两种常见给药途径。血管外给药的药物必须被吸