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算法|?數(shù)據(jù)是信號(hào)的原始形式，通常以觀察、計(jì)算結(jié)果和事實(shí)數(shù)量的形式提供

算法機(jī)器學(xué)習(xí)

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人們普遍認(rèn)為數(shù)據(jù)是豐富的 ， 但知識(shí)卻是稀缺的 。 數(shù)據(jù)是信號(hào)的原始形式 ， 通常被轉(zhuǎn)換為信息 。 數(shù)據(jù)通常以觀察、計(jì)算結(jié)果和事實(shí)數(shù)量的形式提供 。 數(shù)據(jù)的解釋、抽象或關(guān)聯(lián)導(dǎo)致信息的生成 。 重要的是 ， 知識(shí)是通過體驗(yàn)和學(xué)習(xí)這些信息并將其付諸行動(dòng)而獲得的 。 知識(shí)可以用多種方式表示 。 常見的方案是規(guī)則、邏輯、對(duì)象和相關(guān)網(wǎng)絡(luò) 。




當(dāng)數(shù)據(jù)或信息流入智能代理時(shí) ， 它一般存儲(chǔ)在稱為上下文的地方 ， 也稱為短期工作記憶 。 這些數(shù)據(jù)或信息由幾種解決問題的技術(shù)處理 。 當(dāng)計(jì)算機(jī)生成新概念和知識(shí)結(jié)構(gòu)時(shí) ， 我們稱之為機(jī)器學(xué)習(xí) 。 機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)上有3個(gè)組成部分：數(shù)據(jù)、特征以及算法 。 一旦從數(shù)據(jù)中提取出來 ， 就會(huì)對(duì)這些特征應(yīng)用算法來學(xué)習(xí)新的概念或規(guī)則 。 根據(jù)對(duì)輸出的控制量 ， 機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為有監(jiān)督、無監(jiān)督或強(qiáng)化學(xué)習(xí) 。 在監(jiān)督學(xué)習(xí)中 ， 系統(tǒng)被賦予大量輸入數(shù)據(jù) ， 目標(biāo)是預(yù)測(cè)輸出基于輸入 。



在監(jiān)督學(xué)習(xí)中 ， 模型是從標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中構(gòu)建或?qū)W習(xí)的——外部代理 ， 通常是人類 ， 在訓(xùn)練期間提供正確的標(biāo)簽 ， 從中學(xué)習(xí)模型 。 例如 ， 輸入可以是大量的葡萄糖監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及患者的活動(dòng)和食物攝入數(shù)據(jù) ， 輸出可以是對(duì)低血糖預(yù)測(cè)的決策 。 在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中 ， 機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以在沒有任何外部輸入的情況下獲取數(shù)據(jù)并生成模式 。 例如 ， 可以分析相同的數(shù)據(jù)以導(dǎo)致從頭關(guān)聯(lián)或輸出 。



機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)導(dǎo)致識(shí)別對(duì)各種食物的反應(yīng)截然不同的主題集群 。 最后 ， 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中 ， 智能代理使用某些優(yōu)化技術(shù)通過獎(jiǎng)勵(lì)和失敗來學(xué)習(xí)概念 。 例如 ， 強(qiáng)化學(xué)習(xí)已被用于機(jī)器人技術(shù) ， 使機(jī)器人能夠通過與其環(huán)境的反復(fù)試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)最佳路徑 。 在過去的幾十年中 ， 已經(jīng)開發(fā)出植根于統(tǒng)計(jì)學(xué)或基于邏輯推理的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 。 第一個(gè)人工智能系統(tǒng)是基于知識(shí)的決策支持系統(tǒng) ， 使用獨(dú)立的靜態(tài)數(shù)據(jù)集 。



一旦這些系統(tǒng)能夠連接到電子健康數(shù)據(jù) ， 人工智能就可以用于教學(xué)目的 ， 但尚未準(zhǔn)備好用于臨床護(hù)理 。 通過依賴多層連接的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)已導(dǎo)致潛在的臨床效用 。 2019年月 ， 谷歌和紐約大學(xué)的團(tuán)隊(duì)報(bào)告說 ， 用于肺癌診斷的深度學(xué)習(xí)模型可以提高準(zhǔn)確性 。 雖然很容易夸大我們對(duì)人工智能在臨床醫(yī)學(xué)和糖尿病領(lǐng)域的期望 ， 但已經(jīng)有漸進(jìn)的進(jìn)展證明了其實(shí)用性的人工智能 。



人工智能有助于開發(fā)人造胰腺 ， 并有助于了解社會(huì)決定因素與健康生理生物標(biāo)志物之間的相互作用 。 糖尿病還會(huì)產(chǎn)生大量的視網(wǎng)膜、血管和其他數(shù)據(jù) ， 這些數(shù)據(jù)可以隨著時(shí)間的推移進(jìn)行跟蹤 。 將這些病理生理數(shù)據(jù)與其他看似無關(guān)的數(shù)據(jù)疊加起來 ， 無疑會(huì)導(dǎo)致對(duì)糖尿病控制和并發(fā)癥的新見解 。 這些流程的改進(jìn)將增加來自全球各地的患者獲得專家意見和專家護(hù)理的機(jī)會(huì) 。



【算法|?數(shù)據(jù)是信號(hào)的原始形式，通常以觀察、計(jì)算結(jié)果和事實(shí)數(shù)量的形式提供】非洲農(nóng)村地區(qū)的一名患有糖尿病的婦女可能能夠通過使用她個(gè)人智能手機(jī)的圖像在千里之外獲得眼部護(hù)理 。 可以根據(jù)血糖波動(dòng)、胰島素藥理學(xué)、營養(yǎng)基因組學(xué)和活動(dòng)、鍛煉模式為個(gè)體患者制定個(gè)性化血糖控制算法 ， 而不是所有的算法解決方案 。 我們有能力收集、分析和利用大量數(shù)據(jù)來提供明智的臨床建議 。 人工智能將在改變醫(yī)療保健方面發(fā)揮重要作用 ， 我們還需要在知識(shí)表示和推理方面取得進(jìn)一步進(jìn)展 。

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