学医路漫漫

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第一百零五章智能的本质(2/2)

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法,这是整个技术的黑箱。医生的学习和算法的训练是一致的,是典型的有监督学习,通过有标签的数据的学习,从而能够对于新输入映射于特定的输出即分类。

存在性假设:只要是疾病,都存在病因。如微生物感染。我们认为即使没有十分明确的病因,也可以通过构造找到,如环境+遗传。将不同的影响因素视为状态,以马尔可夫模型来理解,这些状态的转移对应于不同的疾病的症状,即不同因素的组合可能就是抽象层次的病因。

疾病的分类始于对疾病的建模,这一开始都是人为定义的结果。

病理诊断,是形态层次的对机体情况反映,能够具有更大的证据强度来做出诊断。我们可以根据多指标来进行分类如各种疾病标记物,阳性细胞/分子,细胞形态等等,只要指标/参数足够多,希尔伯特无限维空间,理论上可以对一切疾病建模分类。当然,我们采取有限的具有更大重要度的指标来建模就足够适用了,如同主成分分析pca。这些关键的指标可以视为线性代数中的基底,可以通过线性组合构造出整个空间,只要其与真实情况误差小于一定程度,我们视为等价,这是分析数学的思路。当然,这些关键指标,是通过统计得出的结果。

疾病的治疗可以理解为对策略的选择,对症治疗就是靶定相关细化结构的处理,如发热就降温,疼痛就止痛,理论上将所有的症状都调节到正常情况就是治疗,但实际情况不可能采取这么多措施(资源有限),我们只能对具有更大重要性的对象进行处理。进一步的,就是对因治疗,抽象到更高层次,如同微积分的原函数层次。只有找到最优解才能给病人最好的治疗,但现实情况往往是见机行事,希望以局部最优逼近整体最优,因为医生注意力资源有限,很难马上得出最优解,只能是遵循经验快速处理。如各种临床指南,专家经验,各种临床试验的结果。这是一种策略,在有限的资源下做出最好的决策,不可能做到完美。

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状态提示:第一百零五章智能的本质
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