機器學習在生物醫學拉曼光譜中的應用：從光譜採集到臨床轉譯

拉曼光譜提供生物系統無標記且具化學特性的描述，已成為癌症診斷、分子亞型分類、微生物識別及術中決策支持的重要工具。然而，生物醫學拉曼光譜具有高維度、高噪聲、受熒光背景干擾、採集變異性以及生物異質性等挑戰，使得強健的計算分析成為必需。

這篇綜述檢視機器學習在生物醫學拉曼光譜全流程中的角色，涵蓋信號預處理與校正、無監督結構探索、有監督診斷與分子分層、表示學習與遷移學習、可解釋性、生物標記發現，以及與影像、病理和分子譜系的多模態整合。重點在於機器學習不僅用於診斷分類，更致力於提供具生物可解釋性且臨床可操作的分析。

文章討論臨床轉譯的主要障礙，包括數據集規模有限、儀器間變異性、預處理不一致、外部驗證不足、可重複性問題，以及軟體、數據與元數據共享有限。研究認為，進展需要方法學進步，並配合標準化、強健驗證、可解釋性以及部署-ready 的分析框架。透過整合方法學、生物醫學與轉譯觀點，該綜述勾勒出開發可靠且具臨床部署能力之拉曼光譜與人工智慧系統的關鍵方向。