确实是从没有疾病开始

健康确实是一个人的整体健康的重要特征，原因很简单，没有疾病是主要前提。换句话说，患有某种疾病将胜过您为健康所做的其他一切，毫无疑问，机器学习凭借其功能已经在医疗保健领域确立了其作用。从在肿瘤学领域对机器学习的狂热使用，到对付稀有疾病的机器学习，再到改善阿尔茨海默氏病的诊断，机器学习在治疗疾病中的当前和未来用途是多种多样的。

机器学习的另一个与健康相关的重要用途（也与健康有关）是预防急性，严重发作和恶化现有状况

其平台和设备可用于治疗慢性肺部疾病（不幸的是，由于Covid-19而非常流行），他们的平台分析来自设备（雾化器）的实时数据，并从连接的肺活量计分析肺音，建议改变治疗方法或采取其他措施以防止经常导致急诊就诊的急性发作，预测心情当我们用健康来谈论情绪时，我们需要在医学意义上的情绪（抑郁，焦虑和其他情绪障碍）与口语情绪（快乐，脾气暴躁等）之间进行区分。这两种“类型”的情绪在一个人的整体健康中都起着巨大的作用，并且机器学习在帮助这两个方面的人方面有非常有趣的用途。

一个团队使用机器学习非常成功地预测了情绪障碍患者尤其是患有双相情感障碍的患者，其准确度接近或达到90％以上

2019年的一项研究利用机器学习来加快双相情感障碍患者的诊断过程，该技术有助于预防误诊为重度抑郁症，并更快地找到正确的治疗方法，还进行了许多尝试来应用机器学习来评估甚至预测该词的口语化情绪，情绪检测器，检测器包括各种传感器和一个用于检测人的情绪的机器学习模块，他们还向应用程序添加了音乐库，旨在使心情与正确的配乐相匹配，团队使用机器学习来利用今天的数据预测参与者的情绪，压力水平和明天的身体健康。

额外的因素

虽然身体和心理健康在一个人的健康中起着主导作用，但还有其他的影响因素，健康的睡眠就是其中之一，在科技时代变得越来越难以捉摸，好消息是，机器学习在促进健康睡眠习惯方面已显示出巨大的潜力，许多初创公司都在关注ML的这一应用，许多其他初创公司正在将机器学习应用于健身，这是保持健康和快乐不可分割的一部分。在大多数情况下，算法被用于分析来自各种设备和其他数据点的数据，以推荐高度个性化和有效的健身方案，营养是健康的另一个重要因素，有许多研究是关于如何使用机器学习模型来分析一个人的饮食习惯，并建议健康的改变。

影响一个人健康的因素太多了

无法在这么大的文章中涵盖，尤其是当我们开始包括社会文化因素时，不过很明显，机器学习已经在这个领域取得了长足的进步，我们将见证它越来越多地融入到未来的健康努力中，无论是个人还是公司。

商业联合会数据分析专业委员会