[由机器学习驱动的针研究的现状和前景]
1Department of Acupuncture and Moxibustion, First Teaching Hospital of Tianjin University of TCM, Tianjin 300193, China; National Clinical Research Center for Chinese Medicine Acupuncture and Moxibustion, Tianjin 300193; Graduate School, Tianjin University of TCM, Tianjin 301617.
Zhongguo zhen jiu = Chinese acupuncture & moxibustion
|April 14, 2025
概括
机器学习推动了针研究在处方优化和精准医学方面的进步. 未来的工作必须涉及模型解释性,数据质量和临床应用,以改善结果.
科学领域:
- 综合医学是一个整体的医学.
- 计算生物学 计算生物学
- 生物医学信息学 生物医学信息学
背景情况:
- 机器学习 (ML) 越来越多地被用于针研究,有助于对处方优化,智能治疗和精准医学的进步.
- 尽管取得了成就,但仍然存在重大挑战,包括模型解释性差,针研究数据质量不一致以及临床模型实施中的困难.
研究的目的:
- 审查在针研究中机器学习的当前应用和挑战.
- 确定未来研究的关键领域,以加强针中ML的开发和临床实用性.
主要方法:
- 关于针中机器学习应用的文献综述.
- 分析现有领域的局限性和障碍.
- 对未来研究方向的综合建议.
主要成果:
- 机器学习已经在针的特定领域取得了成功,例如治疗个性化.
- 确定的主要挑战包括需要更高质量的临床和实验数据集.
- 缺乏模型解释性和无的临床整合阻碍了广泛采用.
结论:
- 未来的研究应该优先考虑为针研究创建强大,高质量的数据集.
- 开发可解释和临床适用的ML模型对于推进针研究至关重要.
- 专注于数据采集,各种ML算法和专业模型构建的多方面的方法对于的高质量发展至关重要.
