Машинное обучение может помочь в решении диагностической и прогностической проблемы. Его можно использовать для многих клинических параметров (например, для прогнозирования развития заболеваний, для извлечения медицинских знаний).
Жители отдаленных районов не могут получить медицинскую диагностику круглосуточно и без выходных. В любом диагностическом центре основной интерес представляет установление наличия заболевания с последующей его точной идентификацией. Чтобы диагностировать любое заболевание, практикующий врач работает по симптомам. Предположим, что кто-то страдает от болезни, и если она не будет должным образом диагностирована, могут быть шансы, что он или она может умереть. Поэтому лучше поставить правильный диагноз. Машинное обучение может быть решением. Препятствие для лечения болезни теперь устранено. Остался единственный шаг — связаться с любым врачом через мобильное или любое технологическое устройство для получения лекарства. Таким образом, ранняя диагностика может привести к новой жизни.
Измерения в этом приложении машинного обучения обычно являются результатом определенного медицинского теста (например, артериального давления, температуры и различных анализов крови) или медицинской диагностики (например, медицинских изображений), наличия/отсутствия/интенсивности различных симптомов и основная физическая информация о пациенте (возраст, пол, вес и т. д.). На основании результатов этих измерений врачи сужают круг заболеваний, которыми страдает пациент.
