Tidningen ger en översikt över utvecklingen av intelligent dataanalys inom medicin utifrån ett maskininlärningsperspektiv: en historisk syn, ett toppmodernt synsätt och en syn på vissa framtida trender inom detta subfält av tillämpad artificiell intelligens. Tidningen är inte avsedd att ge en heltäckande översikt utan beskriver snarare vissa delområden och riktningar som ur min personliga synvinkel verkar vara viktiga för att tillämpa maskininlärning vid medicinsk diagnos. I den historiska översikten betonar jag den naiva Bayesian klassificerare, neurala nätverk och beslut träd. Jag presenterar en jämförelse av några toppmoderna system, representanter från varje gren av maskininlärning, när de tillämpas på flera medicinska diagnostiska uppgifter. De framtida trenderna illustreras av två fallstudier. Den första beskriver en nyligen utvecklad metod för att hantera tillförlitligheten i klassificeringsbeslut, som verkar lovande för intelligent dataanalys inom medicin. Den andra beskriver ett tillvägagångssätt för att använda maskininlärning för att verifiera några oförklarliga fenomen från kompletterande medicin, som inte (ännu) godkänts av den ortodoxa medicinska samhället men kan i framtiden spela en viktig roll i övergripande medicinsk diagnos och behandling.
Igor Kononenko REF presenterade en syn på användningen av maskininlärning tekniker 1) för tolkning av medicinska data 2) för intelligent analys av medicinska data i det nuvarande scenariot och 3) för hjälp till läkare vid diagnos av medicinska störningar, i framtiden.
Machine learning for medical diagnosis: history, state of the art and perspective
{'venue': 'Artificial Intelligence in Medicine', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}