Машинное обучение (МО) и искусственный интеллект (ИИ) в здравоохранении позволяют прогнозировать результаты лечения и оптимизировать планы лечения на основе клинических данных. Они играют все более важную роль в революционном анализе клинических данных и преобразовании ухода за пациентами. Основные приложения включают в себя:
- Улучшение ухода за пациентами и медицинских исследований: машинное обучение может прогнозировать последствия для здоровья и ускорять поиск лекарств.
- Использование наборов данных CMS: AI и ML извлекают ценную информацию из наборов данных CMS для исследований в области здравоохранения.
- Доступ к данным нейровизуализации: ИИ улучшает диагностику и лечение за счет подробного анализа данных нейровизуализации.
- Анализ биомедицинских данных: машинное обучение ускоряет оценку сложных наборов биомедицинских данных для прорывов в геномике и разработке лекарств.
- Анализ ценных данных о здоровье: AI и NLP эффективно обрабатывают неструктурированные данные, найденные в клинических текстах, помогая в диагностике.
- Улучшение обнаружения поражений: машинное обучение повышает точность и эффективность обнаружения поражений, тем самым помогая в ранней диагностике рака.
- Диагностика и лечение заболеваний легких: машинное обучение позволяет выявлять заболевания легких на ранней стадии и помогает отслеживать прогрессирование заболевания.
Искусственный интеллект и машинное обучение имеют обширные новаторские приложения для анализа клинических данных, изменения процессов ухода за пациентами, медицинских исследований и диагностики. Они продолжают раскрывать новый потенциал в здравоохранении и обещают будущее с улучшенными результатами и эффективностью лечения пациентов.
Читайте полный текст статьи здесь:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
