Введение
Все вокруг данных
Под искусственным интеллектом в здравоохранении понимается использование сложных алгоритмов, предназначенных для автоматического выполнения определенных задач. Когда исследователи, врачи и ученые вводят данные в компьютеры, недавно созданные алгоритмы могут анализировать, интерпретировать и даже предлагать решения сложных медицинских проблем.
Применение искусственного интеллекта в здравоохранении безгранично. Это мы знаем. Мы также знаем, что мы лишь прикоснулись к тому, что ИИ может сделать для здравоохранения. Что одновременно удивительно и пугающе.
Фундаментальной частью являются данные, и необходимы специальные базы данных, так называемое озеро данных, способное эффективно управлять как структурированной, так и неструктурированной информацией, такой как файлы, медицинские записи, диагностические изображения, видео и другие документы с собственной структурой большой объем данных мы называем большими данными.
Машинное обучение и здравоохранение
Сундар Пичаи, генеральный директор Google, сказал: «Машинное обучение - это основной преобразующий способ, с помощью которого мы переосмысливаем то, как мы все делаем. Мы тщательно применяем его во всех наших продуктах, будь то поиск, реклама, YouTube или Play. Мы находимся на раннем этапе развития, но вы увидите, как мы систематически применяем машинное обучение во всех этих областях ».
Машинное обучение связывает большие медицинские данные и использует алгоритмы, генерирующие новые концепции, исходя из неполной информации или без явных связей между ними. Следовательно, большее количество данных, доступных для этапа обучения, будет соответствовать более точной и точной способности создавать новые связи и устранять информационные пробелы, чтобы вести нас к новым открытиям.
Преимущества решений искусственного интеллекта
-При диагностике до появления симптомов заболевание, как правило, можно лечить и избежать худшего исхода.
-Возможно регулярное обследование.
-Проведение соответствующего медикаментозного лечения для предотвращения прогрессирования заболевания.
-Повышение эффективности медицинских изделий и расширение возможностей для тестирования и диагностики здоровья на благо каждого пациента во всем мире.
-По результатам обработки изображений система указывает на срочность обращения к специалисту.
Кроме того, машинное обучение можно использовать для прогнозирования эпидемий во всех регионах мира. Прогнозы такого типа могут иметь жизненно важное значение, особенно в странах третьего мира, где здравоохранение еще неэффективно из-за нехватки адекватных ресурсов.
Методы машинного обучения в здравоохранении
Регрессии или классификаторы часто используются для понимания масштабов воздействия демографических и клинических переменных на клинические процессы, таких как вероятность повторной госпитализации. С другой стороны, такие алгоритмы, как нейронные сети, используются в задачах диагностического анализа изображений, таких как идентификация рака груди с помощью компьютерного зрения.
Например, ИИ в офтальмологии включает использование помеченных изображений для обучения алгоритмов классификации изображений, например, глазного дна, и было бы точнее говорить о глубоком обучении (DL), которое включает использование целых изображений, помеченных клиническим диагнозом экспертов, так что алгоритм «самообучается» прогностическим характеристикам для классификации диагноза или серьезности с более высоким коэффициентом ошибок, чем традиционно принято.
НЛП в здравоохранении
НЛП описывает способы, с помощью которых системы искусственного интеллекта собирают и анализируют неструктурированные данные из человеческого языка, чтобы извлекать закономерности, раскрывать смысл и формулировать ответы. Другими словами, НЛП пытается проникнуть в суть формирования языка и использовать это понимание для автоматизации и улучшения человеческих процессов.
При правильном использовании технология позволяет поставщикам автоматизировать административные рабочие процессы, уделять больше времени уходу за пациентами и улучшать качество обслуживания пациентов, используя данные в реальном времени.
Облачные решения
Облачная визуализация для различных патологий сделает обследования еще более удобными и поможет в обучении работе с данными и исследованиях в этой области, а ИИ будет играть инновационную и разрушительную роль в распределении лекарств в отдаленных районах земного шара с низким уровнем медицинского обслуживания. .
Для оказания помощи пациентам, проживающим в отдаленных районах, необходимо внедрение цифровых решений в некоторых сельских регионах. Плохое интернет-покрытие требует разработки решений искусственного интеллекта, расположенных в оборудовании для скрининга, чтобы эффективно предоставлять результаты в реальном времени в автономном режиме, которые могут быть переданы пациентам, обеспечивая децентрализованное обслуживание путем загрузки данных на облачный сервер.
Библиография
Https://www.binaryfountain.com/blog/use-cases-nlp-in-healthcare/
