最近在PubMed上看到一篇很有意思的文章。

该文章发表在Cell（IF=45.5）上，是一篇关于临床肿瘤学中机器学习应用的综述。主要探讨了机器学习在癌症诊断、预后和治疗方面的应用，涵盖基于医学影像和分子数据的机器学习技术，介绍了相关模型、技术及临床应用案例，讨论了监管审批情况、面临的挑战，并对未来发展进行了展望。

不知道大家有没有发现，机器学习作为人工智能（AI）领域的核心技术分支，正被运用到越来越多的领域中。

什么是机器学习？

机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能的核心分支，其核心目标是让计算机通过分析数据，自动发现规律并做出预测或决策，而无需依赖明确的程序指令。

简单来说——

传统编程：人类编写规则 → 计算机执行（例如：“如果体温>38℃，则判定为发烧”）。

机器学习：计算机从海量数据中自动学习规则 → 自主判断（例如：输入10万份患者体温、血常规、症状数据 → 模型自动学习发烧的复杂判断标准）。

看到这里，可能有医生朋友会问了：

为什么我学医，还要研究⌈机器学习⌋这样一门看起来偏理工科的学科？

——因为未来的医学，是“数据+临床”的双重战场

我们知道，医学数据天然具有高维度（如基因组、影像、病史）、非线性（指标间交互作用复杂）和异质性（患者个体差异大）的特点。

过去，医学突破依赖专家经验和临床试验，但面对如今海量临床数据的爆发，传统方法难以处理大量变量和非线性关系；而机器学习就能帮我们有效地分析这些数据，找出其中的潜在关联和规律。掌握机器学习，意味着你能用数据回答临床难题，产出更高影响力的研究成果。

不仅如此，机器学习还能够帮助你实现异质性治疗效应分析，量化“同一疗法对不同患者的疗效差异”，帮助制定个性化诊疗方案。

未来的医疗领跑者，属于既能拿手术刀，也能看懂数据的人！

5月28日（周三）晚19:00，锁定医脉通直播间，我们从机器学习中树模型在医学领域的应用与实战分析讲起，从理论到实践手把手教你用树模型解锁临床科研新场景！

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直播剧透

⏰【直播时间】5月28日（周三）19:00

【直播平台】医脉通视频号/e脉播平台

【直播大纲】

1️⃣近五年机器学习在医学领域的应用趋势与高分文章剖析

2️⃣机器学习中的树模型精要解读：原理、优势与医学适配性

3️⃣树模型在医学诊断的应用与实战讲解

4️⃣树模型在治疗决策支持（预后）中的应用

【适合人群】

临床医生：用数据辅助诊断决策，提升科研竞争力

医学研究生：突破传统统计，掌握前沿分析方法

科研工作者：挖掘临床数据价值，冲击顶刊论文

无论你是想发高分文章，还是用数据优化临床决策，这场直播都将为你打开新思路！

用机器学习为你的医学事业加装“数据引擎”

撰写：Nessa

审校：Nessa

排版：Atai

执行：Atai

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