Прошли те времена, когда приходилось стоять в длинной очереди, чтобы получить консультацию врача. Сегодня машинное обучение в здравоохранении стало важным аспектом для всех тех клиник и медицинских учреждений, которые стремятся повысить качество оказания медицинской помощи.
Независимо от того, говорим ли мы о системах поддержки принятия клинических решений, специализированных приложениях для телемедицины или даже о системах обнаружения мошенничества в сфере здравоохранения, приложения машинного обучения в здравоохранении стали жизненно важным аспектом глобального рынка. Приложения машинного обучения в здравоохранении объединяют возможности миллионов людей для расширения возможностей и переосмысления основных областей, таких как медицина и диагностика, для улучшения медицинских учреждений.
Вы все еще сомневаетесь в преимуществах машинного обучения в здравоохранении? Не волнуйтесь, мы вас прикрыли! В сегодняшней публикации мы узнаем о различных способах, которыми машинное обучение меняет отрасль здравоохранения.
От визуальных помощников до открытия новых лекарств: как машинное обучение в здравоохранении стало важным сектором здравоохранения!
6 главных причин, по которым машинное обучение в здравоохранении становится глобальной тенденцией
Вот 6 основных способов, благодаря которым машинное обучение в здравоохранении становится глобальной тенденцией. Мы надеемся, что вы сможете получить четкое представление о том, как внедрить индивидуальные решения для машинного обучения в вашем медицинском учреждении.
1. Открытие новых наркотиков
Одна из постоянных и вечных жалоб на отрасль здравоохранения заключается в том, что не хватает лекарств для лечения новых растущих болезней в мире. Многие теории заговора считают, что это происходит из-за того, что фармацевтические компании предпочитают придерживаться текущих патентов и продавать старые лекарства на рынке.
Однако правда в том, что исследования и разработка новых и эффективных лекарств от новых и постоянно растущих болезней стоят миллиарды долларов. Даже для лечения одного заболевания приходится изучать тысячи соединений и вакцин. Многие из них потом отправляются в лаборатории, а потом из них две-три дорабатываются.
Следовательно, все это сложный и утомительный процесс для отрасли здравоохранения. Но, надеюсь, машинное обучение облегчит открытие новых лекарств для фармацевтических компаний. В отличие от человека, система машинного обучения учится на прошлых действиях и может быстро определить, какие соединения лучше всего подходят для лечения конкретного заболевания.
2. Улучшенные инструменты диагностики
Еще один отличный вариант использования машинного обучения в здравоохранении — улучшение инструментов диагностики. Сегодня во многих ведущих больницах используются высокотехнологичные среды, дорогие машины и обученный персонал, знающий, как ими пользоваться.
Сегодня медицинские учреждения больше не ограничены в доступе к высокотехнологичным медицинским инструментам для лучшей диагностики. Благодаря развитию машинного обучения в здравоохранении больницы постепенно переходят на более автоматизированную среду, в которой можно быстро и точно ставить диагнозы. Вот как работает машинное обучение в здравоохранении!
Мы все знаем, что больницы каждый год производят огромные данные, многие из которых состоят из медицинских изображений и других критических отчетов. К сожалению, у многих из них нет средств для записи и анализа всех этих данных. Но его можно проанализировать с помощью специального решения для машинного обучения. Собранные идеи из решения для машинного обучения можно было бы затем использовать для лучшего понимания состояния человека.
3. НЛП для обслуживания клиентов
Сегодня все типы организаций общественного здравоохранения перегружены большим количеством пациентов, чем когда-либо прежде. Многие из ведущих уже были готовы, но мало кто не был готов к такому огромному увеличению пациентов. Вот где вступают в игру AI и ML в здравоохранении!
Благодаря облачным моделям искусственного интеллекта и машинного обучения больницы и клиники теперь могут без промедления отвечать на все запросы пациентов. Более того, с помощью RPA многие повторяющиеся медицинские задачи также могут выполняться без какой-либо помощи человека.
Технология машинного обучения даже позволяет учреждениям здравоохранения оптимизировать свой подход к ответам на запросы и расстановке приоритетов на основе всего, начиная от расстройства голоса и заканчивая его возрастом. И хотя они умны, многие из этих API разработаны с учетом конфиденциальности. Они не хранят личные данные, что помогает обеспечить конфиденциальность пациентов.
4. Виртуальные помощники
Виртуальная машина — не новый термин, но ее рост в сфере здравоохранения — совершенно новая тенденция. Сегодня машинное обучение в здравоохранении постоянно помогает отрасли становиться более эффективной, устраняя необходимость в постоянной профессиональной поддержке и двигаясь к будущему, в котором в конечном итоге помощь будет оказывать виртуальный помощник.
Индивидуальные чат-боты на основе ИИ и виртуальные помощники на базе машинного обучения активно используются ведущими учреждениями здравоохранения и больницами для оказания эффективной помощи пожилым, немощным или живущим в отдаленных сельских районах. Эти граждане используют такие приложения, как приложения для телемедицины или программное обеспечение для консультаций с врачами, основанное на интеллектуальных алгоритмах искусственного интеллекта, для подключения к виртуальным медицинским помощникам, известным как интеллектуальные виртуальные помощники (IVA) или медицинские виртуальные помощники (MVA).
Эти умные помощники предлагают почти такой же уровень обслуживания, как если бы они сидели в кабинете врача.
Следовательно, можно сказать, что машинное обучение в здравоохранении по своей сути создает мост между пациентом и врачом. Технология позволяет первым получить помощь и дать письму возможность оказать эту помощь, не тратя свое время на запись и назначение встреч.
5. Найти новое лекарство
С каждым годом мы, люди, пытаемся устранить все основные проблемы рынка, но новая пандемия всегда делает наши усилия напрасными. Вот почему необходимы новые передовые технологии, способные помочь нам обнаружить и ликвидировать новую пандемию на самой ранней стадии. А вот и машинное обучение в здравоохранении!
Машинное обучение в здравоохранении помогает исследователям находить новые лекарства, а также помогает выяснить, как разработанные лекарства могут лечить существующие заболевания.
Одним из ярких примеров этого является Дэниел Коэн. Его фармацевтическая компания Pharnext использует приложения машинного обучения для анализа эффектов текущих лекарств и использования их для создания новых методов лечения. Компания считает, что, внедрив машинное обучение в здравоохранение, они смогут создавать более совершенные комбинации быстрее, чем когда-либо прежде.
При таком подходе становится ясно, что за машинным обучением будущее, и оно делает огромные успехи в отрасли здравоохранения.
6. Конфиденциальность данных пациентов
Как у каждой медали есть две стороны, то же самое можно сказать и о машинном обучении в здравоохранении. Одним из таких аспектов является конфиденциальность данных пациентов! Данные о пациентах уже довольно давно являются очень важной проблемой для отрасли здравоохранения. Хакеры получают доступ к информации о пациентах, чтобы предъявлять неправильные требования или взламывать их медицинские записи и заказывать не относящиеся к делу лекарства. Однако сегодня сценарий совсем другой!
С появлением машинного обучения в здравоохранении организации лучше оснащены для обеспечения конфиденциальности данных пациентов. Как и деидентификация, многие ведущие инициативы были активно приняты многими ведущими институтами здравоохранения для защиты данных и одновременного превращения их в полезные для моделей машинного обучения. Например, Google Cloud Healthcare API может обнаруживать конфиденциальные данные, такие как защищенная медицинская информация (PHI), и маскировать, удалять или иным образом скрывать их.
Вывод
Итак, это были некоторые из способов, благодаря которым машинное обучение в здравоохранении набирает популярность. Не говоря уже о том, что этот список неполон, поскольку единственной константой в современном цифровом мире являются изменения. Поэтому нам необходимо знать все тенденции, но следование некоторым из них, подходящим для нашего агентства/института, может оказаться полезным как с точки зрения эффективности, так и с точки зрения экономии средств.
Есть ли у вас еще вопросы? Если вы хотите узнать больше или ищете надежного технологического партнера, мы в Matellio всегда готовы помочь вам. Благодаря нашему многолетнему опыту и доступу к лучшим в своем классе технологическим инструментам мы гарантируем, что ваш процесс цифровой трансформации станет лучшим на рынке. Наши сертифицированные эксперты и инженеры в области здравоохранения стремятся предоставить безошибочное и экономичное программное решение/мобильное приложение, отвечающее всем вашим потребностям. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы получить всю информацию об услугах машинного обучения в вашем секторе здравоохранения. Кроме того, воспользуйтесь бесплатной консультацией наших экспертов, нажав на эту ссылку!
А пока приятного чтения!
Первоначально опубликовано наhttps://www.matellio.com/ 19 января 2021 г.
