深度学习及其在医疗信息领域的应用

张浣青

[摘 要] 近些年来，深度学习迅速成为机器学习领域最为炙手可热的一个分支，深度学习概念提出之后，语音识别和计算机视觉等方面得到了飞速的发展。而随着现如今医疗信息化和数字化诊断的发展，医疗监测指标的不断增长，数据量越来越庞大，需要深度学习强大的数据处理能力为医疗领域提供有力的支持。本文从深度学习两个经典模型——DBN和CNN出发，介绍了深度学习在医疗信息领域中的应用，并对深度学习在医疗信息领域的发展进行了展望。

[关键词] 深度学习；CNN；DBN；医疗信息

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2018. 13. 076

[中图分类号] TP391.4 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2018）13- 0169- 02

0 引 言

数据作为人工智能的燃料，其重要性不言而喻。现如今，随着各个行业间信息化程度的加深，积累的数据量越来越多，然而数据的处理能力却远远跟不上数据量的指数型增长。为了得到准确的结果，就必须收集更多的数据，而数据越多则处理速度越慢。这与我们收集数据的初衷背道而驰。而深度学习的出现解决了如何快速处理海量数据的问题。

近些年来，随着科技的进步，医疗行业得到了突飞猛进的发展，在医疗行业展开工作的同时，更多的信息也不断涌现，这些医疗信息的重要性不言而喻。因此，若能使用深度学习技术辅助疾病诊断，高效地处理患者资料中的数据，筛选出有利用价值的信息，挖掘出有价值的诊断规则，进而更好地做出疾病诊断结论，提高诊断效率，其前景是非常广阔的。

1 深度学习