利用人工智能和机器学习实现个性化医疗

利用人工智能和机器学习实现个性化医疗

主题：药物化学介绍

超过130,000项研究涉及药物错误，其中超过450,000项研究涉及延迟治疗。医疗事故长期以来一直被忽视和未得到重视，而新的医疗革命旨在解决这些问题。目前的医学依赖于缓解症状和进行基于疗法的学习试验，但这并不适用于所有人。医学、外科手术和精神健康治疗的进步延长了人们的寿命，但这个过程既耗时又容易出错。随着处方数量和药品消耗量的增加，对药物调和软件的需求也随之增加。

文献综述

Vadapalli等人（2022）研究了精准医疗，认为它是当今最激动人心的医学探索之一。精准医疗利用患者的基因构成，结合其环境和生活方式因素，以提高疾病诊断和治疗的准确性。精准医疗中最复杂、数据量最大的方面之一就是基因学的应用。目前最大的挑战在于如何巧妙地运用人工智能和机器学习技术，成功地将基因学整合到精准医疗中，使其适用于不同人群、不同疾病和不同种族背景的患者。Sebastiani等人（2022）研究了包括银屑病关节痛（公益广告）、原发性红斑狼疮（SLE）和类风湿性关节炎（RA）在内的复杂疾病，认为精准用药至关重要。尽管针对这些疾病已研发出大量新药，但临床和血清学异质性，以及可能伴随的多种合并症，加上对其发病机制的不断深入研究和早期诊断技术的进步，仍然限制了针对这些患者进行个体化治疗的可能性。

人工智能与机器学习在健康智能、精准医疗和资源管理中的应用

•人工智能和机器学习对于分析临床数据中的动态秘密元素至关重要。•基于深度数据的患者数据可用于早期发现和预防癌症等疾病。•大型数据集可以提高医疗质量和促进医疗进步。•人工智能和机器学习驱动技术已被用于疾病理解，以做出明智的决策并指导治疗。•近期研究对各种基于人工智能和机器学习的系统、方法和连续模型进行了比较。•该研究重点关注人工智能和机器学习的理论基础以及医疗保健模型和方法。•研究和AI/ML承诺分为三大类：医疗服务资产理论、道德思考和精准医疗。

人工智能算法在个性化医疗中的应用

朴素贝叶斯朴素贝叶斯（NB）算法由托马斯·贝叶斯（1702-1761）提出，它通过确定各种可能性的概率，以合理的方式捕捉模型中的不确定性。该算法基于概率模型。目前，NB被广泛应用于各种系统中，包括文本分类、推荐系统和垃圾邮件过滤。此外，它在医学和气象学领域也发挥着重要作用。人工神经网络据称，人工神经网络（ANN）具有广泛的潜在医疗应用，例如在以下领域：影像学、背痛、痴呆症、阑尾炎、心肌梗死、急性肺栓塞、心律失常和精神障碍。据称，人工神经网络具有以下优势：神经网络可以学习线性模型和非线性模型。此外，还可以使用统计方法来评估神经网络生成的模型的精度。

结论

人工智能和机器学习在医疗保健领域的应用：个性化医疗人工智能和机器学习在医疗保健领域的应用，正在彻底改变个性化医疗。解决用药错误、治疗延误、诊断不准确和过度治疗等问题。精准医疗注重个体患者特征，根据生活方式、环境和遗传因素量身定制治疗方案。将多组学数据与临床信息相结合，用于早期干预和个性化治疗方案。人工智能/机器学习算法可以分析基因组数据以预测疾病，从而实现更有针对性和更有效的治疗。参考Vadapalli,S.,Abdelhalim,H.,Zeeshan,S.,&Ahmed,Z.(2022).利用基因表达和变异数据进行个性化医疗的人工智能和机器学习方法。生物信息学简报，23(5)，bbac191。Sebastiani,M.,Vacchi,C.,Manfredi,A.,&Cassone,G.(2022).个性化医疗和机器学习：未来路线图。临床医学杂志，11(14)，4110。Khan,O.,Badhiwala,JH,Grasso,G.,&Fehlings,MG(2020).利用机器学习和人工智能驱动脊柱护理的个性化医疗方法。世界神经外科，140，512-518。CopelandB.人工智能：定义、示例和应用[互联网]。大英百科全书。2018年。可从以下网址获取：https:///technology/artificial-intelligenceBoosmanF.“机器尚未完成之事”[互联网].Udu.co.2018