17、人工智能助力心血管健康改善

人工智能助力心血管健康改善

一、医疗领域新技术概述

在医疗应用中，智能分布式嵌入式系统正发挥着重要作用。生物传感器可用于监测人体各种重要功能，这有助于选择个性化药物治疗方案，提高患者的依从性。增强医学是一个相对较新的领域，它利用增强现实技术来改善患者的状况。在过去10年里，美国食品药品监督管理局（FDA）已经批准了多种基于人工智能的算法用于临床实践。

二、机器学习基础

2.1 机器学习定义

机器学习（ML）是人工智能（AI）技术的一个子领域，它指的是机器模仿人类行为的能力。借助人工智能，机器能够以类似于人类的方式执行复杂任务。机器学习的基本原理是发现报告数据模式中的规律，并通过解释相关数据来构建模型，从而帮助机器对未来进行预测。

2.2 机器学习分类

机器学习可进一步分为以下三种类型：
1. 监督式机器学习 ：手动设置标签，帮助机器得出结果。这种学习类型在生物网络（包括人工神经网络）的运行中起着关键作用，支持其在医疗诊断领域的应用。
2. 无监督式机器学习 ：给定数据集不携带标签，机器需要自行搜索标签。它在心血管疾病风险预测和图像分析等多个领域有应用。
3. 强化式机器学习 ：其主要目标是在学习过程中增加特定模型的奖励。与监督式和无监督式学习不同，实现目标不是强制任务，其目的是增加奖励。这有助于优化医院重症监护室（ICU）患者摆脱机械通气的过程。

下面用mermaid格式的流程图展示机器学习的分类：