Как здравоохранение может использовать машинное обучение
Одна из давних проблем в области информатики здравоохранения заключалась в способности справляться с огромным разнообразием и объемом разрозненных данных, которые доступны, и растущей потребностью извлекать из них достоверность и ценность.
С распространением умных носимых медицинских устройств в сочетании с системами удаленного мониторинга поставщики услуг получают лучшие возможности для оценки состояния здоровья своих пациентов за пределами традиционных условий. Можно выявить нездоровое поведение и принять меры до того, как ситуация ухудшится. С появлением сложных алгоритмов и машинного обучения поставщики услуг теперь могут не только выявлять, но и прогнозировать неблагоприятные последствия для здоровья и, в свою очередь, обеспечивать индивидуальный уход в соответствии с требованиями пациента. Что ж, более ранние вмешательства приводят к меньшему количеству осложнений!
Машинное обучение и прогнозная аналитика преобладали во многих отраслях на протяжении десятилетий. Сектор здравоохранения также начал внедрять эти технологии и применять их различными способами, включая управление хроническими заболеваниями, прогнозирование кадрового обеспечения и оценку риска для здоровья населения.
· Аналитика дает ценную информацию о здоровье человека на основе собранных данных и контекстной информации.
· Это очень важно для прогнозирования вероятности неблагоприятных событий, чтобы можно было предпринять упреждающие меры для повышения частоты положительных результатов.
· Использование машинного обучения может помочь понять эффективность существующих программ и определить лечение, которое дает наилучшие результаты для пациентов и их состояний.
· Такой индивидуальный подход позволяет повысить точность процесса.
В эту цифровую эпоху, с огромными объемами вычислительной мощности, машины становятся все более умными и теперь могут анализировать большие наборы точек данных и применять моделирование отношений как в режиме реального времени, так и в режиме прогнозирования. Технология больших данных позволяет использовать машинное обучение, которое позволяет принимать точные решения в режиме реального времени, тем самым повышая общую эффективность работы. Это, в свою очередь, также приводит к экономии затрат.
Машинное обучение может стать огромным благом для отрасли здравоохранения. Это увеличивает эффективность и, самое главное, помогает спасать жизни. Данные КТ могут быть проанализированы и применены к картам пациентов, чтобы увидеть, у кого или сколько пациентов есть определенное заболевание и сколько из них находятся в группе риска. Больницы также могут прогнозировать результаты после выписки, чтобы сократить количество повторных госпитализаций и оптимизировать поток пациентов. Прежде всего, это может сделать медицинскую диагностику более быстрой, точной и доступной!
Для получения дополнительной информации посетите: http://blog.vervesys.com/healthcare-can-leverage-machine-learning/
