机器学习算法在医疗领域中的应用

兰 欣，卫 荣*，蔡宏伟，郭佑民，侯梦薇，邢 磊，那 天，陆 亮

（1.西安交通大学第一附属医院网络信息部，西安 710061；2.西安交通大学第一附属医院影像科，西安 710061）

0 引言

随着计算机技术、信息技术和互联网技术的迅速发展，社会各个领域积累了海量的数据。如何在这些海量数据里挖掘出有用的信息是目前各行各业所面临的问题。机器学习作为解决数据挖掘问题的主要方法之一，在许多领域得到广泛应用，尤其是在医疗领域[1]。本文现对机器学习的定义、分类、经典算法等相关概念及其在医疗领域中的应用作一综述。

1 机器学习的定义及分类

1.1 定义

机器学习是一种能自动构建出模型用来处理一些复杂关系的技术，它使用计算机模拟人类学习行为，通过学习现有知识，获取新经验与新知识，不断改善性能并实现自身完善[2]。

1.2 分类

机器学习一般根据处理的数据是否需要人为标记分为监督学习、半监督学习和无监督学习3类。

监督学习是用具有分类标签的数据作为学习目标，其针对每个要学习的样本都由学习输入和学习目标组成。机器学习算法通过已经打标签的数据进行模型训练，并将训练好的模型用来预测新数据的结果。因此，监督学习的最终目标是训练机器学习的泛化能力。

无监督学习是用于处理不具有分类标签的数据，不需要提前进行训练，而是希望通过机器学习算法寻求数据间的内在模式和规律，从而发现样本数据潜在的结构特征。……