机器学习
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（AI）的一个核心分支，致力于研究如何让计算机系统利用数据进行“学习”并优化性能，而无需进行显式的编程指令。在医学领域，ML 算法通过分析海量的电子病历、医学影像及基因组数据，能够发现人类难以察觉的隐性模式。当前，随着深度学习（Deep Learning）技术的突破，ML 已成为构建下一代临床决策支持系统（CDSS）和实现精准医疗的技术基石。
学习范式：机器如何“思考”
根据训练数据是否包含标签（答案），ML 主要分为三种范式，各自对应不同的医疗应用场景：
- 监督学习 (Supervised Learning)： 给 AI 看带标签的病历（如“这张 X 光片是肺炎”）。训练后，AI 用于诊断分类或预测疾病风险。这是目前医疗 AI 最成熟的应用。
- 无监督学习 (Unsupervised Learning)： 给 AI 一堆杂乱的数据，让它自己找规律。常用于疾病分型（如将糖尿病患者自动分为 5 个亚型）或发现新的生物标志物。
- 强化学习 (Reinforcement Learning)： 通过“奖励/惩罚”机制训练 AI。类似于训练医生做手术，AI 在模拟环境中不断试错，最终学会制定最佳的动态治疗方案（如 ICU 的胰岛素泵量调节）。
医学核心应用场景
| 应用领域 | 技术实现与临床价值 |
|---|---|
| 医学影像分析 |
• 卷积神经网络 (CNN)：自动识别 CT/MRI 中的微小结节或出血点。
• 价值：在皮肤癌、眼底病变筛查中，准确率已达到或超过人类专家水平。
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| 辅助诊疗 (CDSS) |
• 预测模型：基于患者历史数据，实时预测脓毒症（Sepsis）或心衰风险。
• 大语言模型 (LLM)：自动生成病历摘要，辅助医生进行复杂病例的鉴别诊断。
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| 新药研发 |
• 图神经网络 (GNN)：预测药物分子与靶点蛋白的结合亲和力。
• 价值：将药物筛选周期从数年缩短至数月，显著降低研发成本。
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从“特征工程”到“深度学习”
早期的机器学习（如逻辑回归、SVM）依赖专家手动提取特征（Feature Engineering），被称为“浅层学习”。2012 年后，深度学习（Deep Learning）的爆发改变了游戏规则。通过构建多层人工神经网络，计算机能够自动从原始数据（如像素、文本）中学习高阶抽象特征，解决了医学数据高维、非结构化的难题，但也带来了“黑盒”不可解释性的挑战。
参考文献与学术点评
[1] LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. (2015). Deep learning. Nature.
[学术点评]：AI 领域的“圣经”。由三位图灵奖得主共同撰写，系统阐述了深度学习的基本原理，是理解现代 AI 技术爆发的必读文献。
[2] Esteva A, et al. (2017). Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature.
[学术点评]：标志性研究。首次证明了在特定任务（皮肤癌诊断）上，深度卷积神经网络的准确率可以媲美甚至超越人类专家。
[3] Topol E J. (2019). High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine.
[学术点评]：深入探讨了 AI 如何作为医生的“外挂大脑”，通过处理多模态数据来实现高性能的个体化医疗。