综述：机器学习模型在医疗健康应用中的进展：一种精准且以患者为中心的方法

这篇综述深入探讨了机器学习（ML）在医疗健康领域的变革性应用，涵盖疾病预测（如COVID-19）、临床决策支持系统（CDSS）和电子病历（EMR）分析，同时直面算法偏见与数据准确性等挑战。作者强调，通过优化神经网络（NN）模型和跨学科协作，ML有望实现精准医疗的全球推广。

　　

Abstract

医疗健康领域正加速整合机器学习（ML）技术，以提升诊疗效率并应对复杂医学问题。尽管存在伦理争议和模型局限性，COVID-19大流行验证了ML在疫情预测与治疗方案优化中的关键价值。

背景

从影像识别到基因组分析，ML已渗透至医疗全流程。值得注意的是，基于神经网络（NN）的模型在早期肺癌筛查中的准确率可达92%¹
，而自然语言处理（NLP）技术能高效解析非结构化的电子病历（EMR）数据。然而，训练数据中种族样本失衡导致的算法偏见，可能使糖尿病风险预测模型对特定人群的误差率升高37%₂
。

核心挑战

数据质量成为ML模型临床落地的瓶颈——某三甲医院测试显示，EMR中30%的实验室指标存在单位缺失或异常值。此外，联邦学习（Federated Learning）虽可缓解数据孤岛问题，但跨机构模型的AUC波动范围达0.15-0.82³
，凸显标准化的重要性。

伦理框架

当算法用于ICU床位分配时，需嵌入可解释性模块。例如，SHAP值分析可揭示某败血症预测模型过度依赖体温指标的潜在偏差。监管机构建议对高风险应用实施"算法审计"，包括定期校准和临床相关性验证。

未来方向

结合穿戴设备的实时患者监测数据与强化学习（RL），能实现个性化给药方案动态调整。某帕金森病研究通过智能手表采集的震颤频率数据，使左旋多巴用药时机预测准确率提升至89%。

Conclusion

机器学习正在重塑医疗健康的范式，但其规模化应用仍需攻克数据异构性、算法透明度与伦理合规等难题。建立多中心质量控制体系和适应性监管框架，将是推动这场革命的关键。