11、基于深度学习的可穿戴传感器个性化医疗监测与分类

基于深度学习的可穿戴传感器个性化医疗监测与分类

引言

精准医疗聚焦于患者的基因、生活方式和遗传等因素，而非疾病表型，为不同疾病和风险的患者提供个性化治疗。传统医疗采用“一刀切”模式，而随着医疗数据库的发展，精准医疗凭借其多方面应用，成为传统医疗的可行替代方案。不过，预测患者对药物的临床反应仍是一大难题。

21世纪前二十年，机器学习算法的发展吸引了医疗行业对精准医疗的关注。这些算法有助于识别病原体问题、理清患者特征与疾病表型的关联，还能发现数据模式以进行疾病预测。精准医疗涉及患者的体重、年龄、血压、病史和基因组等信息，这些数据虽无结构且维度大，但对计算系统很有价值。深度学习系统能根据实验室测试和电子病历持续提供治疗方案，并随医疗进展灵活调整。

深度神经网络（DNNs）作为新兴的机器学习算法，能够自动识别数据特征并处理大型数据集。在药物发现、药物重新定位、ADMET属性预测等生物医学领域有广泛应用。与传统机器学习技术相比，DNNs能处理复杂的多维数据，高效关联患者的医疗史、实验室数据、基因型和家族遗传信息。

相关工作

在生物医学和精准医疗领域，众多机器学习和人工智能算法得到应用：
- SVM ：Suwinski的研究中，SVM用于分类和检测跌倒类型，准确率达99%；还用于检测心脏监测设备的准确性，提高了心房颤动检测的特异性。
- CBFCM ：模糊认知图扩展为基于案例的模糊认知图（CBFCM），用于分类和预测数据，分析疾病与患者信息的关联，为疾病检测提供模式推理方法。
- 决策支持系统 ：Ahmed