机构名称：
¥ 1.0
摘要 — 本篇广泛的文献综述探讨了机器学习 (ML) 与医疗保健领域的整合，揭示了其潜力、挑战和战略解决方案。主要目标是全面探索如何将 ML 融入医疗实践，展示其影响并提供相关解决方案。鉴于其复杂的含义，研究动机源于理解 ML 与医疗保健服务融合的必要性。通过对现有研究的细致分析，该方法阐明了 ML 在疾病预测和个性化治疗中的广泛应用。研究的精确性在于剖析方法、审查研究和推断关键见解。本文确定 ML 在医疗保健的各个方面都取得了成功。在某些研究中，ML 算法，尤其是卷积神经网络 (CNN)，在诊断肺癌、结直肠癌、脑肿瘤和乳腺肿瘤等疾病方面取得了很高的准确率。除了 CNN，其他算法如 SVM、RF、k-NN 和 DT 也被证明是有效的。基于准确度和 F1 分数的评估表明结果令人满意，一些研究的准确度超过 90%。这一主要发现强调了 ML 算法在诊断各种医疗状况方面的惊人准确性。这一结果表明 ML 在重塑传统诊断技术方面的变革潜力。讨论围绕数据质量、安全风险、潜在误解和将 ML 整合到临床领域的障碍等挑战展开。为了缓解这些问题，提出了多方面的解决方案，包括标准化数据格式、强大的加密、模型解释、临床医生培训和利益相关者协作。
机器学习在医疗保健和医学中的应用
主要关键词
相关文件推荐
