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个性化医学中机器学习的出现通过基于其独特特征（例如遗传倾向，生活方式变量和病史）为患者提供了增强的诊断和治疗方案，从而彻底改变了医疗保健行业。机器学习算法可以分析大量患者数据，以产生准确的诊断，制定量身定制的治疗计划并改善患者的预后。通过组合多个数据源，机器学习算法可以识别模式，预测特定疾病的可能性并推荐个性化的治疗选择。该技术使医疗保健专业人员能够访问各种数据集，包括遗传信息，病史和生活方式变量，并从以前无法访问的洞察力中获得了见解。但是，在多家医院和医疗机构中，孤岛中用户数据的隔离面向该行业工作的研究人员提出了挑战。本文研究了与个性化医学中机器学习的广泛实施相关的可能存在的障碍和道德意义，并评估了这些突破对患者护理，医疗保健系统和医学研究的未来的后果。
机器学习在个性化医学和治疗优化中的作用
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