eDoctor: machine learning and the future of medicine

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作者
Guy Handelman,Hong Kuan Kok,Ronil V. Chandra,Amir H. Razavi,M. J. Lee,Hamed Asadi
出处
期刊:Journal of Internal Medicine [Wiley]
卷期号:284 (6): 603-619 被引量:637
标识
DOI:10.1111/joim.12822
摘要

Abstract Machine learning ( ML ) is a burgeoning field of medicine with huge resources being applied to fuse computer science and statistics to medical problems. Proponents of ML extol its ability to deal with large, complex and disparate data, often found within medicine and feel that ML is the future for biomedical research, personalized medicine, computer‐aided diagnosis to significantly advance global health care. However, the concepts of ML are unfamiliar to many medical professionals and there is untapped potential in the use of ML as a research tool. In this article, we provide an overview of the theory behind ML , explore the common ML algorithms used in medicine including their pitfalls and discuss the potential future of ML in medicine.
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