计算机辅助诊断是一个快速发展的医学成像研究领域。本文综述了在计算机辅助诊断中应用机器学习和模式识别的算法，以检测包括肝炎、糖尿病、肝病、登革热和心脏疾病在内的多种疾病，以提高疾病检测的精确性和支持决策过程的客观性。

Jul, 2023

通过快速处理能力，检测易被忽视的隐藏模式使得机器学习 (Machine Learning, ML) 在今天的医疗系统中不可或缺。本研究的目标是在不同医疗领域简洁有效地收集 ML 应用，并以表格形式提供相关参考文献和描述，以便立即获取必要信息。我们将研究分为五个主要组别：社区层面工作、风险管理 / 预防护理、医疗运营管理、远程护理和早期检测。我们的目标是向人们介绍机器学习在医疗行业的适用性，缩小临床医生对机器学习应用的知识差距，并推动医疗专业人员更多地基于机器学习的医疗系统。

Jul, 2023

介绍机器学习和深度学习技术在医疗保健的应用及相应的安全和隐私挑战，并提出了相关方法以确保医疗保健应用中的安全和隐私保护。

Jan, 2020

通过深入研究深度学习模型在医疗解决方案中的部署，本研究旨在探讨在医疗系统中使用的深度学习方法，包括前沿的网络设计、应用和市场趋势，以及当前未解决的问题和潜在方向。

Oct, 2023

该论文阐述了电子病历（EHR）提供数据以回答临床相关问题，EHR 中不完整的标签、供建多个基础病因的疾病和健康人群缺乏等问题给机器学习在临床应用中带来的挑战，并强调了机器学习在医疗保健中发挥作用的机会。

Jun, 2018

本文探讨了如何将因果推断融入临床决策支持系统，以及因果表示学习、因果发现和因果推理领域中的研究方向，以解决医疗应用中存在的高维非结构化数据处理、样本推广和时间关系等挑战。以 Alzheimer 病为例，展示了因果机器学习在临床场景中的优势。

May, 2022

发展和应用以患者为导向的系统中，机器学习作为一种有前途的技术能够预测心血管疾病，本研究使用自动化机器学习和三个场景探索了检测心血管疾病的有效性，结果显示自动化机器学习模型的结构不仅取决于基本模型的效率和准确性，还取决于数据的预处理技术，尤其是数据标准化。

Aug, 2023

通过对使用机器学习算法诊断传染病的最新研究文章的综述，我们发现大多数文章使用小数据集，结论表明合适的机器学习技术取决于数据集的类型和预期目标。

Jun, 2022

本文综述了深度学习模型及其在生物信息学和医疗保健领域中的广泛应用，涵盖了不同结构的 DL 模型，并讨论了进行 DL 研究时可能遇到的一些关键挑战。

Feb, 2023

医疗行业产生大量复杂临床数据，数据挖掘技术在诊断和预测医学数据集中的隐藏模式和知识方面表现出高效性和准确性，并且分类算法中的随机森林以 99.24% 的准确率被证明是预测心脏病的最佳算法。

Dec, 2023