Благодаря достижениям в вычислительной мощности компьютеры стали более мощными, чем когда-либо. Добавьте машинное обучение, отрасль компьютерных наук, которая сосредоточена на том, чтобы дать компьютерам «способность» постепенно улучшать свою производительность.

Теперь соедините это с горой данных, на которых сидит медицинская область, и вы получите идеальную настройку для системы машинного обучения, чтобы продемонстрировать свою мощь.

Совершенно неудивительно, что в последнее время такая система наделала много шума благодаря своей постоянной интеграции в широкий спектр областей науки, техники, инженерии и математики.

Однако в этой статье основное внимание будет уделено медицинской диагностике и тому, как ее можно ускорить и демократизировать благодаря машинному обучению.

Например, людям больше не нужно будет обращаться к врачу для постановки предварительного диагноза. С самого начала это решает проблему необходимости назначать ненужные встречи.

Это также решает проблему ожидания в очередях и, как следствие, потери большого количества времени. А когда дело доходит до больниц и кабинетов, это обеспечивает решение проблемы переполненных отделений неотложной помощи, оставляя врачам больше времени для решения критических проблем.

Этот список преимуществ лишь поверхностно описывает возможности машинного обучения, которые могут изменить медицинскую диагностику. Если вам интересно узнать об этом больше, продолжайте читать, так как в этой статье содержится важная информация по этой теме.

Идентификация болезни

Процесс постановки диагноза — одно из основных применений машинного обучения в медицине.

Сочетание машинного обучения с данными, собранными исследователями и медицинскими работниками, может автоматически ускорить процесс точного выявления различных типов заболеваний. И это не то, что принадлежит будущему.

Медицинские институты и крупные технологические компании уже активно участвуют в исследованиях и разработках таких диагнозов на основе данных. И вот лишь несколько примеров:

  • IBM объявила о своей инициативе, известной как IBM Watson Genomics, которая является партнерством с американской клинической лабораторией Quest Diagnostics. Цель состоит в том, чтобы лучше интегрировать когнитивные вычисления в геномное секвенирование опухолей, чтобы эффективно упростить процесс определения последовательностей ДНК раковых опухолей.
  • DeepMind Health, проект Google, который включает многочисленные партнерские отношения между британскими колледжами и институтами, которые используют процесс глубокого обучения для выявления потенциальных проблем со здоровьем. Используя алгоритмы для сбора коллективных данных из изображений, сканирования глаз и медицинских карт, можно выявлять возникающие угрозы для здоровья пациента и, таким образом, помогать врачу принимать более эффективные решения в области здравоохранения.

Есть также успехи в области неврологии, где институты используют машинное обучение, чтобы лучше понять проблемы психического здоровья. Такие проекты, как оксфордский PReDicT, используют прогностическую аналитику для постановки точного диагноза депрессии.

Их цель — разработать возможное лечение, которое можно было бы сделать общедоступным для использования в клиниках.

Индивидуальное лечение

Еще один способ, которым машинное обучение используется для улучшения медицинской диагностики, – создание более тщательно подобранных методов лечения.

Сопоставляя несколько переменных данных, собранных от отдельных лиц, можно предложить лечение, специально предназначенное для того или иного человека.

Что касается оценки заболеваний, машинное обучение использует данные, полученные из медицинских карт, и генерирует результаты, персонализированные для каждого пациента.

Пациенты могут использовать сенсорные устройства или мобильные приложения с функциями мониторинга состояния здоровья для сбора данных. Затем эти данные обеспечат ценную информацию, которая может повысить эффективность будущих методов лечения.

Кроме того, врачи могут использовать эту технологию для оценки фактора риска, которому может подвергаться пациент, на основе имеющихся у него симптомов.

Не только это, но и потенциал для оптимизации здоровья человека. Поняв, каковы ключевые факторы риска, способствующие возникновению аффекта, можно будет точно прописать способы его эффективного предотвращения.

Говоря о профилактике, наличие кучи данных в их распоряжении позволяет компаниям и институтам определять, связаны ли поведенческие модели с возникновением тех или иных заболеваний.

Например, с помощью машинного обучения в области рака предпринимаются попытки распознать, какой фактор преобладает в возникновении болезни.

В другом случае многие образцы данных о жестах «рука-в-рот» используются для понимания того, что заставляет людей курить. Те же самые поведенческие исследования можно использовать в процессе оказания помощи людям в отказе от курения.

Улучшение и производство лекарств

Когда машинное обучение используется для медицинской диагностики, оно помогает выявить риски для здоровья пациента. Однако эти данныемогут быть использованы для лучшего понимания воздействия лекарств на пациентов.

Имея большой размер выборки данных, можно проводить скрининг, чтобы предсказать потенциальные показатели эффективности лекарств при использовании в качестве лечения определенного типа заболевания.

Анализ данных в этой области привел к развитию точной медицины — лекарства, полученного в результате данных, собранных в процессе идентификации болезни.

Целью этого процесса является выявление моделей поведения болезни и ее реакции на различные возможные методы лечения, чтобы разработать потенциальные лекарства от нее.

Одним из ведущих институтов, проводящих исследования в этой области, является MIT Clinical Machine Learning Group. Их усилия сосредоточены на использовании машинного обучения для разработки прецизионного лекарства, которое может привести к эффективному лечению диабета 2 типа.

Еще больше хороших новостей о медицинском диагнозе

В этом нет никаких сомнений; появление мощных компьютеров и беспрецедентный объем медицинских данных заново изобретают здравоохранение. И будет продолжать делать это в обозримом будущем.

Теперь, благодаря новым технологиям, у людей есть возможность надежно и безопасно проводить самодиагностику, не выходя из дома.

Diagnosio — это программное обеспечение, которое использует машинное обучение для анализа ваших симптомов и предоставления вам списка возможных диагнозов.

Таким образом, вы можете избежать ненужных рисков, связанных с поиском ваших симптомов в Интернете и получением противоречивой информации. Начните бесплатную пробную версию прямо сейчас, чтобы поставить безопасную и надежную диагностику!