4、人工智能在疾病识别与诊断中的应用

人工智能在疾病识别与诊断中的应用

1. 引言

健康是每个人生活幸福的基础。截至2021年10月21日，仅新冠疫情就导致490万人死亡，心血管、呼吸和新生儿疾病也是全球大部分死亡的主要原因。尽管科技取得了巨大进步，但人类的预期寿命仍难以预测。

采用人工智能（AI）进行研发已被证明是对抗疾病的有效选择。通过重复利用大量大数据，结合深度学习（DL）技术，医疗数据的训练过程变得更加容易。借助AI和机器学习（ML），可以根据患者的病历、测试报告和扫描结果，有效地识别疾病并准确预测症状。

目前，全球每1000人大约只有1.8名医生，这给医生为患者提供适当治疗和设施带来了巨大挑战。而AI的应用使得疾病的快速诊断成为可能，提高了诊断的准确性。

计算机借助AI能够像人类一样思考，ML是AI的一部分。学习对于人类和计算机发展智能都至关重要，ML有以下几种学习技术：
- 监督学习 ：通过使用标记数据集训练算法，实现对结果的分类或准确预测。包括分类和回归，分类输出结果为“是”或“否”，回归输出则是“多少”。
- 无监督学习 ：利用未标记或未分类的数据集训练算法，根据输入和输出数据的相似性进行分类或预测，聚类是其一部分。
- 半监督学习 ：属于监督学习类别，训练时使用标记和未标记的数据集，大部分数据未标记，标记数据较少。
- 强化学习（RL） ：通过测试所有可能的值，直到达到期望的结果。模型的代理通过行动获得最大奖励。
- 进化学习 ：为了增强和构建