Технический прогресс изменил наш мир в хорошем смысле. Он затронул разные сферы нашей жизни, даже медицину и фармацевтический сектор. Сейчас мы живем в эпоху, когда технологии влияют на то, как медицинские учреждения и лекарства назначаются людям. Все это требует много исследований и разработок. Ключевую роль в этом играет машинное обучение. Сегодня эксперты по машинному обучению используют свои навыки, чтобы сделать некоторые выдающиеся разработки в области биомедицинских исследований, и мы будем исследовать то же самое в этом блоге.

Согласно отчетам McKinsey, большие данные и машинное обучение генерируют стоимость до 100 миллиардов долларов в области фармацевтики и медицины. Это основано на улучшенном принятии решений, повышении эффективности исследований и клинических испытаний и создании новых инструментов. В области фармацевтики и медицины растущие применения машинного обучения в фармацевтике и биомедицинских науках демонстрируют мерцающие масштабы машинного обучения.

Вот как машинное обучение влияет на биомедицинские исследования

  • Идентификация болезней. Одно из самых частых применений машинного обучения – выявление болезней. Согласно отчету Pharmaceutical Research and Manufacturers of America (2015), более 800 лекарств и вакцин проходят испытания. Эти лекарства используются для лечения рака. Многие крупные фармацевтические компании используют методологии машинного обучения, которые в конечном итоге улучшают рабочий процесс. Поскольку эта технология ориентирована на лучшую оценку данных и поиск решения. IBM Watson Health анонсировала IBM Watson Genomics, целью которой является повышение эффективности лекарств за счет интеграции когнитивных вычислений и геномного секвенирования опухолей.
  • Персонализированное лечение. Еще одна область применения машинного обучения — персонализированное лечение. Это лекарство разработано путем управления личным здоровьем человека. Персонализированная медицина — это более эффективное лечение, основанное на индивидуальных данных в сочетании с предиктивной аналитикой. Это поможет лучше оценить заболевание. IBM Watson Oncology — ведущее имя, работающее в этой области. Оно использует личную информацию и историю болезни пациента для оптимизации вариантов лечения. Хотя это исследование находится на начальном этапе, оно имеет большие перспективы в будущем. Используя данные о пациентах, практикующим врачам будет легче предоставлять людям нужные лекарства.
  • Открытие лекарств. Использование машинного обучения для поиска лекарств находится на начальной стадии. Но у него, безусловно, есть потенциал внести некоторые существенные изменения, начиная с первоначального скрининга лекарств и заканчивая прогнозированием эффективности лечения на основе личной медицинской информации пациента. Он использовал технологии исследований и разработок, такие как секвенирование следующего поколения. Еще один момент, который мы хотели бы здесь упомянуть, — это прецизионная медицина, которая включает в себя определение лекарств от болезней и поиск альтернативных путей терапии. Многое из этого связано с неконтролируемым обучением.
  • Исследования клинических испытаний. Машинное обучение обладает большим потенциалом для формирования и управления исследованиями клинических испытаний. Использование предиктивной аналитики для выявления кандидатов на клинические испытания может получить гораздо более широкий спектр данных, чем технологии, которые мы используем сегодня. Эта информация включает в себя генетическую информацию, посещение врача и т. д.

Кроме того, машинное обучение также можно использовать для мониторинга и доступа к данным в реальном времени для повышения безопасности. Например, скрининг биологических и других сигналов вреда.

Согласно отчету McKinsey, многие приложения машинного обучения помогут повысить эффективность клинических испытаний, например найти оптимальный размер выборки для повышения эффективности медицинских процедур.

Это лишь некоторые из множества вариантов использования машинного обучения в области фармацевтики и биомедицинских исследований. В этой области происходят различные разработки.

Многие компании в настоящее время нанимают экспертов по машинному обучению или ищут людей, имеющих сертификат машинного обучения. Машинное обучение использует широкий спектр алгоритмов и методологий, которые в конечном итоге могут улучшить медицинские исследования.

Что дальше?

Благодаря огромному развитию и спросу на машинное обучение он стал популярным вариантом карьеры. В настоящее время многие люди ищут это как вариант карьеры. Global Tech Council предлагает онлайн-программу сертификации машинного обучения. Это обучение машинному обучению включало в себя полное изучение машинного обучения и разрешенных концепций. Вы также узнаете об информации и роли ИИ в здравоохранении. И то, и другое будет увеличиваться в будущем. Если вы также хотите стать экспертом по машинному обучению, вы должны пройти программу сертификация по машинному обучению.

Будущее

Машинное обучение меняет правила игры в области технологий. Это прокладывает путь для многих разработок, которые в конечном итоге принесут пользу фармацевтике и медицине. Использование машинного обучения в фармацевтике и медицине стало главным интересом для многих крупных компаний отрасли. Машинное обучение вызвало революцию в медицине, улучшив ее и сделав ее более эффективной и безупречной.