AutoML（自动化机器学习）应用于医疗保健领域，以简化机器学习模型的开发，用于诊断、治疗计划和患者监测等任务。 通过自动化数据预处理、特征工程、模型选择和超参数调优等步骤，AutoML 减少了构建有效模型所需的时间和专业知识。 例如，医院可以使用 AutoML 通过训练基于历史电子健康记录 (EHR) 数据的模型来预测患者再入院风险，这些数据包括实验室结果、药物和人口统计学等变量。 开发人员无需深入的 ML 专业知识即可部署这些模型，从而使临床团队能够专注于解释结果而不是编写算法。
一个实际应用是医学影像分析。 像 Google 的 Vertex AI 这样的 AutoML 平台或像 AutoKeras 这样的开源工具可以自动化卷积神经网络 (CNN) 的创建，以检测 X 射线或 MRI 中的肿瘤。 例如，在标记的肺部 CT 扫描上训练的模型可以识别早期癌症病变，其准确性与放射科医生相当。 另一个例子是疾病爆发的预测分析：像 H2O.ai 这样的 AutoML 工具可以通过分析生命体征和实验室报告中的模式来处理大规模 EHR 数据，以预测流感趋势或脓毒症风险。 这些模型可以在关键情况下更快地做出数据驱动的决策。
然而，挑战依然存在。 医疗保健数据通常是分散的、对隐私敏感的，并且受到 HIPAA 等法规的约束。 开发人员必须确保 AutoML 管道安全地处理数据，使用联合学习（跨分散数据集训练模型）或匿名化等技术。 模型的可解释性也很关键——临床医生需要信任预测，因此集成了像 SHAP（SHapley Additive exPlanations）这样的工具来解释 AutoML 输出。 此外，训练数据中的偏差（例如，某些人口统计数据的代表性不足）可能会扭曲结果，需要仔细验证。 尽管存在这些障碍，但 AutoML 在医疗保健领域普及 ML 的能力使其成为开发人员构建可扩展、合规解决方案的宝贵工具。