机器学习在生物医学工程的应用与挑战

梁 聪岳
东北大学 医学与生物信息工程学院

摘要


随着人工智能技术的迅猛发展，机器学习在生物医学工程中的应用日益广泛，已成为推动医疗智能化转型的重要动力。本文系统梳理了机器学习在医学图像处理、生物信号分析、临床辅助诊断等主要子领域的应用，分析了生物医学数据的复杂性与伦理敏感性带来的挑战，探讨了大模型、联邦学习等前沿技术的发展趋势，并展望其在精准医疗和个性化健康管理中的广阔前景。文章旨在为该领域的研究与实践提供理论支持与方向参考。

关键词


机器学习；生物医学工程；医学人工智能；数据融合；伦理挑战

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参考


[1]王霈虹.生物大数据：现状、挑战与未来发展[J].解放军医学院学报.2025,46(01)

[2]吴俊.人工智能背景下影像图像分析与应用研究[J].佳木斯大学学报(自然科学版).2023,41(02)

[3]龙细连.听力障碍儿童对情绪面孔的加工特点研究[J].佳木斯大学学报(自然科学版).2023,41(02)


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