Машинное обучение стало неотъемлемой частью почти всего, что мы делаем сегодня. Машинное обучение в здравоохранении становится все более важным, поскольку мы используем такие технологии, как искусственный интеллект и глубокое обучение, для достижения лучших результатов. Хорошая модель нейронной сети также является одним из многих инструментов, которые мы в настоящее время находим, чтобы помочь нам в области здравоохранения.
Есть много способов использовать машинное обучение для получения исключительных преимуществ в области здравоохранения. Первое, что он делает, — это позволяет автоматически выявлять заболевания на диагностических изображениях. На самом деле, были тесты, которые показали, что алгоритмы искусственного интеллекта довольно близки к реальным врачам в анализе рентгеновских снимков и поиске проблем. В некоторых случаях модель глубокого обучения может работать лучше, чем человек-врач. Используя модель нейронной сети, мы можем быстрее и эффективнее диагностировать проблемы. Это позволяет врачам делать то, что у них получается лучше всего. Кроме того, мы также можем использовать эту технологию, чтобы давать более точные рекомендации пациентам.
Текущие цели
Главное, чего мы пытаемся достичь с помощью машинного обучения, — это оптимизировать и автоматизировать важные процессы в сфере здравоохранения. Например, мы можем использовать технологию искусственного интеллекта, чтобы давать точные рекомендации пациентам. Мы собираем множество точек данных, которые мы можем затем извлечь из точной информации, и именно так используется технология машинного обучения.
Машинное обучение в здравоохранении действительно может превзойти все остальное. Это серьезно изменит то, что сейчас возможно, и оживит отрасль, как ничто другое. Текущие цели состоят в том, чтобы повысить точность этих технологий обнаружения. Хотя они точны, их точность недостаточна для массового использования. Есть также много проблем, которые необходимо решить, прежде чем машинное обучение в здравоохранении станет еще более распространенным.
Предыдущие попытки
Предыдущие попытки использования глубокого обучения были полностью успешными. Например, у вас есть системы с точностью 95 % при обнаружении изображений с разных машин. Проблема в том, что есть определенные вещи, которые вы можете делать с моделью нейронной сети, которые в конечном итоге достигнут своих пределов. Хотя модели успешны, правда в том, что риск их развертывания без почти идеальной точности не стоит проблем, с которыми вы сталкиваетесь. Технология искусственного интеллекта, которую мы используем сегодня, еще не достигла уровня, на котором она могла бы конкурировать на приемлемом уровне. Это то, что специалисты отчаянно пытаются исправить, и на это уйдут годы. Существует также проблема получения точных наборов данных, которые также будут необходимы.
Будущее поля
Будущее будет связано с использованием множества достижений в алгоритмах машинного обучения и увеличением вычислительной мощности глубокого обучения для достижения лучших результатов в этой области. Нам предстоит еще многое сделать, и мы экспериментируем с тем, как максимально эффективно использовать машинное обучение в здравоохранении. Однако время покажет, и предстоит еще много работы, чтобы довести точность и сложность до уровня, на котором мы сочтем это полезным.
Первоначально опубликовано на https://xpresso.ai 6 апреля 2022 г.
