Отрасль здравоохранения всегда извлекала выгоду из технологических достижений и их предложений. От кардиостимуляторов и рентгеновских лучей до электронных аппаратов для сердечно-легочной реанимации и многого другого - здравоохранение смогло внести огромный вклад в развитие общества и его эволюцию благодаря роли технологий. На этом этапе развития искусственный интеллект (ИИ) и родственные ему технологии, такие как машинное обучение, глубокое обучение, НЛПИ многое другое.
Во многом, чем можно представить, концепции искусственного интеллекта и машинного обучения помогают врачам и хирургам беспрепятственно спасать драгоценные жизни, выявлять болезни и проблемы еще до их появления, лучше управлять пациентами, более эффективно участвовать в процессе их восстановления и т. Д. Благодаря решениям на основе искусственного интеллекта и моделям машинного обучения организации по всему миру могут лучше оказывать людям медицинскую помощь.
Но как именно эти две технологии расширяют возможности больниц и поставщиков медицинских услуг? Какие реальные практические применения вариантов использования делают их неизбежными? Что ж, давайте узнаем.
Роль машинного обучения в здравоохранении
Для непосвященных машинное обучение - это подмножество ИИ, которое позволяет машинам автономно изучать концепции, обрабатывать данные и предоставлять желаемые результаты. С помощью различных методов обучения, таких как обучение без учителя, обучение с учителем и т. Д., Модели машинного обучения учатся обрабатывать данные с помощью условий и положений и достигать результатов. Это делает их идеальными для выработки рекомендаций и прогнозов.
Эти идеи очень помогают в организационной и административной части оказания медицинской помощи, такой как управление пациентами и койками, удаленный мониторинг, управление назначениями, создание списков дежурств и многое другое. Ежедневно медицинские работники тратят 25% своего времени на повторяющиеся задачи, такие как управление записями и обновление, а также обработка претензий, что не позволяет им оказывать медицинскую помощь должным образом.
Внедрение моделей машинного обучения может обеспечить автоматизацию и исключить вмешательство человека там, где оно менее всего необходимо. Кроме того, машинное обучение также помогает оптимизировать взаимодействие с пациентами и их восстановление, отправляя пациентам своевременные предупреждения и уведомления о принимаемых ими лекарствах, встречах, сборе отчетов и многом другом.
Помимо этих административных преимуществ, есть и другие практические преимущества машинного обучения в здравоохранение. Давайте разберемся, что они из себя представляют.
Реальные приложения машинного обучения
Выявление заболеваний и эффективная диагностика
Один из основных вариантов использования машинного обучения в здравоохранении - это раннее обнаружение и эффективная диагностика заболеваний. Такие проблемы, как наследственные и генетические нарушения и определенные типы рака, трудно выявить на ранних стадиях, но с помощью хорошо обученных решений машинного обучения их можно точно выявить.
Такие модели проходят годы обучения с помощью компьютерного зрения и других наборов данных. Они обучены обнаруживать даже малейшие аномалии в человеческом теле или органе, чтобы вызвать уведомление для дальнейшего анализа. Хорошим примером этого варианта использования является IBM Watson Genomic, чья модель секвенирования на основе генома, основанная на когнитивных вычислениях, позволяет находить более быстрые и эффективные способы диагностики проблем.
Эффективное ведение медицинской документации
Несмотря на достижения, ведение электронных медицинских карт по-прежнему вызывает серьезную озабоченность в секторе здравоохранения. Хотя это правда, что это стало намного проще по сравнению с тем, что мы коллективно использовали ранее, данные о здоровье по-прежнему повсюду.
Это довольно иронично, потому что медицинские записи должны быть централизованными и упорядоченными (не забываем также о совместимости). Однако многие важные детали, которые отсутствуют в записях, либо заблокированы, либо неверны. Однако влияние машинного обучения меняет все это, поскольку проекты MathWorks и Google помогают в автоматическом обновлении даже автономных записей с помощью технологий распознавания рукописного ввода. Это гарантирует, что медицинские работники из разных сфер деятельности имеют своевременный доступ к данным о пациентах для выполнения своей работы.
Обнаружение диабета
Проблема с таким заболеванием, как диабет, заключается в том, что многие люди болеют им в течение длительного периода времени, не испытывая никаких симптомов. Итак, когда они действительно впервые испытывают симптомы и последствия диабета, уже довольно поздно. Однако подобные случаи можно предотвратить с помощью моделей машинного обучения.
Система, построенная на таких алгоритмах, как Naive Bayes, KNN, Decision Tree и др., Может использоваться для обработки данных о состоянии здоровья и прогнозирования начала диабета на основе данных о возрасте человека, выборе образа жизни, диете, весе и других важных деталях. Те же алгоритмы можно использовать для точного обнаружения заболеваний печени.
Поведенческая модификация
Здравоохранение - это не только лечение болезней и недугов. Это об общем благополучии. Часто мы, люди, открываем больше о себе и о том, что мы переживаем с помощью телесных жестов, поз и поведения в целом. Модели, основанные на машинном обучении, теперь могут помочь нам выявлять такие подсознательные и непроизвольные действия и вносить необходимые изменения в образ жизни. Это может быть так же просто, как носимые устройства, которые рекомендуют вам двигать телом после продолжительных периодов простоя, или приложения, которые просят вас исправить положение тела.
Открытие новых лекарств и лекарств
Многие серьезные недуги по-прежнему не поддаются лечению. Хотя с одной стороны существуют опасные для жизни проблемы, такие как рак и СПИД, существуют также хронические заболевания, которые могут съедать людей на протяжении всей их жизни, такие как аутоиммунные заболевания и неврологические расстройства.
Машинное обучение очень помогает организациям и производителям лекарств быстрее и эффективнее разрабатывать лекарства от серьезных заболеваний. Благодаря моделированию клинических испытаний, секвенированию и обнаружению закономерностей компании теперь могут ускорить свои эксперименты и процессы наблюдения. Параллельно с основной медициной с помощью машинного обучения разрабатывается множество нетрадиционных методов лечения и лечения.
Подводя итог
Машинное обучение значительно сокращает время, необходимое нам, людям, для перехода к следующему этапу эволюции. Сейчас мы продвигаемся вперед быстрее, чем мы здесь оказались. Имея больше вариантов использования, экспериментов и приложений, мы могли бы обсудить, как излечить рак или как избежать разрушительной пандемии с помощью простого приложения для смартфона в ближайшие годы. AI in Здоровье революционизирует медицинскую промышленность.
