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摘要 纳米生物技术已成为材料科学和生物医学研究的主要影响领域。根据这一趋势，纳米科学和技术的融合已成为当代医学和医疗保健领域的得力助手。机器学习 (ML) 是一种快速发展的医学专业，它集成了计算机编程和统计分析来解决医学问题。机器学习的支持者称赞该技术能够处理医学中广泛存在的大型、复杂和分散的数据集，并希望 ML 能够大大促进全球医疗保健在生物医学研究、定制治疗和计算机辅助诊断方面的发展。机器学习的研究考虑了如今由 Python 支持的算法和学习类型。Python 已成为用户最业余的编程语言之一，可以经受住他们的学习和分析。本文的目的是反思医学中受益于此类学习技术的问题，并通过 Python 解释基本的机器学习思想。本文涵盖使用 Python 机器学习方法推动商业和医疗保健领域发展的所有实用领域。 关键词：纳米生物技术；机器学习；Python；医疗保健 收到日期 2022.02.19 修订日期 2022.03.11 接受日期 2022.04.02 简介 ML 是一门研究计算机从数据中学习的学科。它诞生于统计学和计算机科学的交叉领域，其目标是从数据中理解关系。数学和计算机科学的融合受到从包含数十亿或数万亿个数据点的海量数据集中生成统计模型的计算挑战的推动。计算机辅助学习有两种类型：监督学习和无监督学习。[1,2]。监督学习的目的是预测已知的输出或目标。手写识别（例如识别药物目标）是机器学习竞赛中常见的监督学习问题。对物体图片进行分类（例如，这是抗原还是抗体？）和文档分类（例如，这是关于心力衰竭的临床研究还是财务报告？）是另外两个监督学习挑战。值得注意的是，这些都是受过训练的人可以做得很好的职业，这就是为什么计算机通常试图模仿人类的表现。监督学习涉及分类和预测，这需要选择子组来最好地表征给定的数据实例。另一方面，无监督学习没有可预见的输出。用户正在寻找数据中自然存在的模式或组。这是一项更难衡量的任务，而这些通过无监督学习学到的群体的实用性，通常取决于它们在后续的监督学习任务中的表现。考虑如何将无监督学习如何用于心脏病以实现这一目标，以心肌炎等多种疾病为例。从一大群看起来相同但患有不明原因的急性收缩性心力衰竭的人开始。之后，可以对他们进行心肌活检，并通过免疫染色确定每个样本的细胞组成。例如，将计数 T 淋巴细胞、中性粒细胞、巨噬细胞、嗜酸性粒细胞和其他细胞。然后，人们可以寻找细胞组成中的重复模式，这可能导致发现某种机制并开发新药 [3,4]。类似的策略（这次侧重于遗传学）导致了对嗜酸性哮喘亚型 7 的发现，这种哮喘对针对嗜酸性粒细胞分泌的细胞因子白细胞介素 13 的新药物有特异性反应。
纳米技术中使用 Python 进行机器学习的趋势
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