医疗保健中的异常检测识别数据中的异常模式，这些模式可能预示着关键问题，例如疾病、设备故障或欺诈。它依赖于经过训练以识别正常行为并标记偏差的机器学习模型。 常见的应用包括监测患者的生命体征、分析医学图像以及检测账单违规行为。 例如，算法可能会实时发现 ICU 数据中异常的心律，或突出显示 MRI 扫描中意外的组织生长。 这些系统通常使用诸如聚类、时间序列分析或神经网络之类的技术来处理结构化（例如，实验室结果）和非结构化（例如，影像）数据。
一个实际的例子是使用自动编码器来检测可穿戴设备数据中的异常。 这些模型学习重建正常的心率或血氧水平模式；显着的重建误差会触发潜在心房颤动或睡眠呼吸暂停的警报。 在医学影像中，卷积神经网络 (CNN) 可以根据健康的 X 光片进行训练，并将异常值标记以供放射科医生审查 - 例如识别手动扫描中遗漏的早期肿瘤。 对于保险索赔，无监督的聚类方法将相似的账单代码分组，从而隔离诸如重复收费或与诊断不一致的程序之类的异常值。 开发人员可以使用 TensorFlow 等库来实现这些 CNN，或者使用 PyOD 来实现基于聚类的检测。
主要挑战包括数据质量和隐私。 医疗保健数据通常具有缺失值或噪声（例如，心电图中的运动伪影），需要强大的预处理。 遵守 HIPAA 等法规需要安全处理患者数据——训练期间的加密或匿名化技术。 模型可解释性至关重要：使用 LSTM 网络分析生命体征的脓毒症预测系统必须提供清晰的警报原因，以赢得临床医生的信任。 开发人员还必须将模型与 EHR 等现有系统集成，以确保实时处理而不会中断工作流程。 平衡误报（使工作人员负担过重）和漏报（漏诊病例）需要与医疗保健提供者进行迭代测试，以使技术输出与临床需求保持一致。