基于机器学习的疾病诊断：一项全面综述
机器学习
2022-01-03 v1
摘要
全球范围内，有效诊断多种疾病的未满足需求巨大。不同疾病机制及患者人群潜在症状的复杂性，给开发早期诊断工具与有效治疗带来巨大挑战。机器学习(ML)作为人工智能(AI)的一个领域，使研究人员、医师和患者能够解决其中部分问题。基于相关研究，本综述阐释了机器学习(ML)与深度学习(DL)如何被用于协助多种疾病的早期识别。首先，利用Scopus与Web of Science (WOS)数据库数据给出文献计量研究。对1216篇出版物进行文献计量分析，以确定最高产作者、国家、机构及被引最多的文章。随后，综述考量算法、疾病类型、数据类型、应用与评估指标等因素，总结基于机器学习的疾病诊断(MLBDD)的最新趋势与方法。最后，本文强调关键结果并展望MLBDD领域的未来趋势与机遇。
引用
@article{arxiv.2112.15538,
title = {Machine learning based disease diagnosis: A comprehensive review},
author = {Md Manjurul Ahsan and Zahed Siddique},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.15538},
year = {2022}
}