集成学习模型应用：将训练好的集成学习模型部署到实际生产环境中，进行病例分类和诊断。_集成模型应用

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在这个全新的AI时代，医疗保健事业面临着巨大的变革机遇，大数据、云计算、人工智能、机器学习等新兴技术驱动着医疗保健产业的转型升级，让整个行业发生了翻天覆地的变化。如何在医疗保健行业实现科技创新、业务迭代，成为行业领先者并取得成功，成为医疗保健界的一大亮点也是业界关注的焦点之一。
2019年是集成学习模型的元年，这是一个能够解决多任务、多模态问题的前沿学科。从医疗影像图像分割到脑部影像识别，从智能诊断到精准治疗，都需要高度自动化、智能化的解决方案。其中集成学习模型在现实世界中的应用也逐渐成为热门话题。
此外，随着医疗保健领域的复杂性加剧，传统的单体模型无法胜任复杂的医疗问题，基于数据挖掘、机器学习的集成学习模型可以提供更高级的功能。由于集成学习模型具有良好的分类性能和鲁棒性，其应用范围不断扩大。例如，在影像诊断领域，利用医学影像数据集，构建多种分类器组合，就可以有效提升诊断效果；在精准医疗领域，通过构建基于患者基因数据的辅助诊断模型，就可以帮助医生更好地识别出患者的罕见疾病并及时治疗；在医学制药领域，通过利用生物信息学、大规模互联网数据等多个信号源，结合多种学习方法建立预测模型，可以帮助制药企业更准确、快速地研发药品。
本文以“模型应用”为主题，详细阐述集成学习模型在医疗保健行业的应用及各类典型场景。希望读者能够从以下几个方面进行阅读和理解。

一、背景介绍

“模型应用”部分重点介绍集成学习模型在医疗保健行业的应用场景，包括：

（1）影像分类

医学影像图像的分析过程中涉及多种模态数据&#x