基本信息

---

下载

文档摘要

---

2025年在医疗诊断与治疗中的应用手册

第1章在医疗诊断中的应用

1.1机器学习在疾病分类与预测中的应用机器学习模型通常依赖于电子健康记录（EHR）、影像数据、基因组数据等多模态数据进行训练。例如，IBMWatsonforOncology通过整合患者病史、基因信息和临床指南，为肿瘤治疗提供个性化建议。

在疾病预测方面，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）被广泛应用于心血管疾病风险评估。例如，GoogleHealth开发的DeepMind眼病检测系统，可识别糖尿病视网膜病变、青光眼等疾病，准确率高达95%。机器学习模型的训练通常需要大量的标注数据，如影像标注、病理切