词条概览
| 标准中文名 | 机器学习 |
|---|---|
| 标准英文名 | Machine Learning |
| 国际缩写 / 简称 | ML |
| 词条类型 | 软件算法 |
| 学科分类 | 医疗人工智能 |
| 科室对应 | 信息科、放射科、病理科 |
| 术语循证等级 | 5 = 通用规范 |
| 术语生命周期状态 | 现行有效 |
| 术语准入分级 | 通用级（游客可见） |
| 浏览热度 | 6 |
通用定义
通过数据训练使模型在特定任务上提升表现的一组算法方法，是医疗 AI 的常见技术基础。
医工交叉释义
医工双向转译锚点
医学侧强调 机器学习 与疾病诊疗或健康管理的关系；工程侧强调其实现机制、系统约束与验证路径。
医学维度释义
机器学习 在临床上更关注它能解决什么问题、适用于哪些场景，以及风险如何控制。
工程维度释义
机器学习 在工程上更关注信号、材料、算法、器件结构或系统集成是否可实现、可验证、可维护。
易混淆术语辨析
易与相邻概念混用，站内可结合英文名 Machine Learning 与学科分类一起判别。
分类专属信息
算法临床验证终点
AUROC、敏感度、特异度、校准度等。
数据合规要求
训练集、验证集与标签流程需明确可追踪。
算法算力关联
训练依赖算力和样本规模；部署时受模型大小与延迟约束。
进阶增值信息
国标 / ISO / IEC 标准定义
依据FDA Digital Health and AI Glossary官方页面整理的工作定义，适合作为 MEI-MED 站内标准化起始表述。
参考文献来源
FDA Digital Health and AI Glossary; curated/adapted summary for MEI-MED; accessed 2026-04-01
权威来源直达二维码 / 链接
https://www.fda.gov/science-research/artificial-intelligence-and-medical-products/fda-digital-health-and-artificial-intelligence-glossary-educational-resource
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- 审核 / 编辑： admin
