Application progress of machine learning in chronic obstructive pulmonary disease

    LI Meng1，GAO Meng'ai1，DONG Li2*

    1.Graduate School of Tianjin Universityof Traditional Chinese Medicine，Tianjin 301617 China；2.The First

    Afiliated Hospitalof TianjinUniversityof TraditionalChineseMedicine

    *Corresponding Author DONG Li，E-mail：15022008086@139.com

    Keywordsmachine learning； chronic obstructive pulmonary disease； review； nursing

    慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonarydisease，COPD)是一种具有多种全身表现的以持续性气流受限为特征的且呈进行性发展的可以预防和治疗的慢性呼吸系统疾病[1]。目前，COPD已经成为全球第三大死因，其多数在中低收入国家[2]。同时，COPD反复发作也是导致病人肺功能下降、死亡率增加以及医疗资源利用率和经济成本增加的重要原因[3]。如今，人工智能(artificial intelligence，AI)技术为疾病的诊断和评估提供了一种新的方法，其通过分析大量数据间复杂的非线性关系识别图像数据类型，整合基因组学数据，以提高诊断和评估疾病的准确性[4]。机器学习(machinelearning，ML)是AI的一个分支，也是计算机科学的分支，其将统计方法应用于数据分析，以便根据先前观察到的数据进行分类、预测或优化。近年来，机器学习在医学中的应用取得了长足的进步，研究人员可通过使用大型临床数据库解决既往无法回答的问题，并创建增强人类决策技能的支持系统。基于机器学习的模型已被证明是用于特定临床目的的有效工具[5]，也越来越多地用于预测COPD病人的长期疾病进展。因此，本研究就机器学习在COPD中的应用进行综述，旨在为今后更好地开展COPD病人机器学习相关研究提供借鉴和参考。

    1 机器学习概述

    机器学习是指计算机算法，是计算机科学中的一门专注于AI学习方面的分支学科，无须明确编程就能从大量数据中“学习\"以找到特定模式[6] ......