深度学习在医疗领域的应用有哪些?

筱雪2021-11-30 15:57

  深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动,解决了很多复杂的模式识别难题,已经实现了许多机器学习方面的实际应用。那么,在医疗领域,深度学习有哪些应用呢?今天,我们就跟随小编一起来看看吧!

  目前,深度学习主要集中于对医学图像、电子病历、药物研发和基因组学的分析等。根据PubMed近十年的文章发布数目及趋势,可以看出,医学图像领域是当前深度学习研究和应用的热门领域。

深度学习在医疗领域的应用有哪些?

  有研究显示,根据约18万名慢性病患者的当前健康数据、电子病历中的医疗记录和人口基本信息,利用深度学习的方法对病人是否存在高血压风险进行预测,最终获得82%的准确率,这对于疾病辅助诊断及病人自我健康管理都具有重要意义。

  使用深度学习算法,能够改进以往药物设计与药物信息中已建立的多种机器学习模型。在药物小分子结构信息处理上,由于化学分子数量多、结构复杂,使用传统的算法处理信息时能力常有不足,而使用深度学习等算法能够改变这一局面,促进化学信息学的发展。

  另外,随着对某一疾病的研究愈发深入和深度学习模型的准确度逐渐提高,未来将有望搭建针对各个疾病的预测诊断平台,从医院和患者的实际需求出发,将疾病的综合信息和患者的个体化信息综合分析,为医生的诊断提供参考意见。

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