北京
最近在PubMed上看到一篇很有意思的文章。
该文章发表在Cell（IF=45.5）上，是一篇关于临床肿瘤学中机器学习应用的综述。主要探讨了机器学习在癌症诊断、预后和治疗方面的应用，涵盖基于医学影像和分子数据的机器学习技术，介绍了相关模型、技术及临床应用案例，讨论了监管审批情况、面临的挑战，并对未来发展进行了展望。
不知道大家有没有发现，机器学习作为人工智能（AI）领域的核心技术分支，正被运用到越来越多的领域中。
什么是机器学习？
机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的核心分支，其核心目标是让计算机通过分析数据，自动发现规律并做出预测或决策，而无需依赖明确的程序指令。
简单来说——
传统编程：人类编写规则 → 计算机执行（例如：“如果体温>38℃，则判定为发烧”）。
机器学习：计算机从海量数据中自动学习规则 → 自主判断（例如：输入10万份患者体温、血常规、症状数据 → 模型自动学习发烧的复杂判断标准）。
看到这里，可能有医生朋友会问了：
为什么我学医，还要研究⌈机器学习⌋这样一门看起来偏理工科的学科？
——因为未来的医学，是“数据+临床”的双重战场
我们知道，医学数据天然具有高维度（如基因组、影像、病史）、非线性（指标间交互作用复杂）和异质性（患者个体差异大）的特点。
过去，医学突破依赖专家经验和临床试验，但面对如今海量临床数据的爆发，传统方法难以处理大量变量和非线性关系；而机器学习就能帮我们有效地分析这些数据，找出其中的潜在关联和规律。掌握机器学习，意味着你能用数据回答临床难题，产出更高影响力的研究成果。
不仅如此，机器学习还能够帮助你实现异质性治疗效应分析，量化“同一疗法对不同患者的疗效差异”，帮助制定个性化诊疗方案。
未来的医疗领跑者，属于既能拿手术刀，也能看懂数据的人！
5月28日（周三）晚19:00，锁定医脉通直播间，我们从机器学习中树模型在医学领域的应用与实战分析讲起，从理论到实践手把手教你用树模型解锁临床科研新场景！
▲扫描二维码，立即预约观看▲
直播剧透
⏰【直播时间】5月28日（周三）19:00
【直播平台】医脉通视频号/e脉播平台
【直播大纲】
1️⃣近五年机器学习在医学领域的应用趋势与高分文章剖析
2️⃣机器学习中的树模型精要解读：原理、优势与医学适配性
3️⃣树模型在医学诊断的应用与实战讲解
4️⃣树模型在治疗决策支持（预后）中的应用
【适合人群】
临床医生：用数据辅助诊断决策，提升科研竞争力
医学研究生：突破传统统计，掌握前沿分析方法
科研工作者：挖掘临床数据价值，冲击顶刊论文
无论你是想发高分文章，还是用数据优化临床决策，这场直播都将为你打开新思路！
用机器学习为你的医学事业加装“数据引擎”
撰写：Nessa
审校：Nessa
排版：Atai
执行：Atai
本平台旨在为医疗卫生专业人士传递更多医学信息。本平台发布的内容，不能以任何方式取代专业的医疗指导，也不应被视为诊疗建议。如该等信息被用于了解医学信息以外的目的，本平台不承担相关责任。本平台对发布的内容，并不代表同意其描述和观点。若涉及版权问题，烦请权利人与我们联系，我们将尽快处理。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
