机器学习在医学领域中的应用越来越广泛，它可以帮助医生进行疾病诊断、患者预后评估以及个性化治疗等。以下是一些机器学习在医学AI中应用的基础知识：

  • 数据收集与预处理：医学AI需要大量高质量的医疗数据，包括患者的病历、影像资料、实验室检查结果等。数据预处理是确保模型性能的关键步骤，包括数据清洗、特征选择和特征工程等。

  • 特征提取：从原始数据中提取有用的特征是构建有效模型的关键。例如，在影像分析中，可以从X光片、CT或MRI中提取形状、纹理等特征。

  • 模型选择：根据具体问题选择合适的机器学习模型。常见的模型包括决策树、支持向量机、神经网络等。

  • 模型训练与评估：使用训练数据对模型进行训练，并使用验证集和测试集来评估模型的性能。

  • 模型部署与应用：将训练好的模型部署到实际应用中，如医生工作站、移动应用等。

Medical Imaging

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