机器学习算法及其在老年医学中的应用:现在和未来的全面审查
Richard J Woodman1, Arduino A Mangoni2,3
1Centre of Epidemiology and Biostatistics, College of Medicine and Public Health, Flinders University, GPO Box 2100, Adelaide, SA, 5001, Australia. richard.woodman@flinders.edu.au.
Aging clinical and experimental research
|September 8, 2023
概括
机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 提供了改善患者护理的新途径,特别是对于患有复杂疾病的老年人. 了解这些工具是成功采用数字医学的关键.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算医学是一种计算医学.
- 老年医学 老年医学
背景情况:
- 越来越多的健康数据推动了机器学习 (ML) 研究,包括深度学习.
- 高效的ML算法可以提高诊断,风险分层和个性化的患者管理.
- 老年患者由于多病症和个体间的变异性而存在独特的挑战.
研究的目的:
- 为了提供ML算法的分类.
- 详细介绍算法类,能力和老年医学中的应用.
- 讨论临床影响,解释性挑战和可解释的AI.
主要方法:
- 关于机器学习算法的文献综述.
- 专注于老年医学中的应用.
- 分析临床实施挑战和可解释的人工智能.
主要成果:
- 机器学习为改善医疗保健,特别是老年医学提供了巨大的潜力.
- 使用ML的临床工具正在获得监管部门的批准并进入实践.
- 可解释的机器学习正在进步,以解决可解释性问题.
结论:
- 了解ML/AI对于临床医生对数字医学的信任和采用至关重要.
- 机器学习应用对优化治疗和患者管理充满希望.
- 解决可解释性对于成功地将AI整合到医疗保健中至关重要.


