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机器学习在白血病中的应用
文献摘要：
数字化病历和基因组方法的结合在临床实践中的应用产生了丰富的数据,如机器学习等信息学工具通过分析这些数据就可以提供有意义的疾病诊断、治疗、预后等方面的信息.白血病的复杂性决定了其诊断需要多种方法的综合,而综合性诊断医师的匮乏严重制约了其发展.高通量测序、流式细胞学等人工智能技术在白血病诊断中的应用,很大程度提高了白血病诊断的精确度.随后由深度学习算法开启的新一波人工智能的发展极大地促进了大数据分析技术的进展,证实机器学习在疾病诊断、治疗方案选择及疗效预测等方面应用的优势.机器学习在白血病方面的应用也正在稳步增加,其对白血病的诊断、分型、预后判断和疗效预估均有重要作用.
文献关键词：
白血病;人工智能;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
王芳;颜金花
作者机构：
南昌大学,南昌330008;南昌市第一医院血液科,南昌330008
文献出处：
引用格式：
[1]王芳;颜金花-.机器学习在白血病中的应用)[J].医学综述,2022(10):1928-1934
A类：
B类：
病历,组方,疾病诊断,多种方法,流式细胞学,白血病诊断,深度学习算法,新一波,发展极,大数据分析技术,方案选择,疗效预测,预后判断
AB值：
0.222928
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