Индустрия здравоохранения является неотъемлемой частью нашей жизни, и в последнее время, когда коронавирус атаковал мир, эта отрасль доказала, что хорошая система здравоохранения может быть сильной стороной любой страны.

Несмотря на то, что отрасль здравоохранения до сих пор развивалась, остается много проблем, которые необходимо решить для укрепления отрасли здравоохранения, и именно здесь на сцену выходит машинное обучение. Машинное обучение в настоящее время является трендовой технологией, и оно завоевывает мир.

Машинное обучение позволяет нам заглянуть в будущее, которое можно применять для решения самых разных задач. Машинное обучение также приносит пользу отрасли здравоохранения во многих отношениях, включая тяжелые задачи, такие как принятие решений, решение сложных проблем, обнаружение объектов и т. д.

Наука о данных меняет отрасль здравоохранения во многих отношениях, улучшая анализ медицинских изображений, предоставляя лекарства для прогнозирования, создавая глобальную базу данных медицинских записей и т. д. Некоторые из этих многочисленных приложений машинного обучения мы объясним в этом блоге. .

Открытие и производство лекарств

Это одно из основных применений машинного обучения в здравоохранении. Процессы поиска и разработки лекарств длинные, сложные и зависят от множества факторов, а с помощью машинного обучения мы можем улучшить процесс открытия и принятия решений. Машинное обучение может помочь технологиям НИОКР, таким как секвенирование нового поколения и прецизионная медицина, которые могут помочь в поиске альтернативных путей лечения многофакторных заболеваний.

С помощью алгоритмов машинного обучения мы можем моделировать активные компоненты, которые будут работать при другом подобном заболевании. Это может быть использовано для разработки индивидуального лекарства для пациентов с уникальным набором заболеваний.

Анализ изображения

Подходы машинного обучения становятся все более успешными в диагностике на основе изображений, прогнозировании заболеваний и оценке рисков.

Машинное обучение революционизирует область визуальной диагностики в медицине. Одним из основных применений ML является МРТ. Обычно есть обученные медицинские работники, которые читают эти изображения и выясняют, есть ли что-то необычное, но теперь сложный анализ МРТ взял на себя ML и упростил его. Microsoft разработала инициативу InnerEye, которая работает над инструментами диагностики изображений для анализа изображений.

Прогнозирование заболеваний на ранних стадиях

Такие заболевания, как сердечный приступ и рак, можно прогнозировать и лечить на ранней стадии с помощью МО, и это может спасти человеческую жизнь.

Комбинация контролируемых и неконтролируемых алгоритмов в рамках машинного обучения обеспечивает лучшую помощь врачам в раннем выявлении заболеваний. ML сравнивает новые данные со старыми данными о конкретном заболевании, и если симптомы вызывают тревогу, врачи могут принять соответствующие меры.

Анализ ошибок в рецептах

Ошибка в рецепте может стать причиной смерти многих пациентов. Как правило, врачи используют интерфейсы EHR для назначения лекарств, и во многих случаях врачи выбирают неправильные лекарства из раскрывающегося меню или путаются в единицах дозировки, поэтому в этом сценарии с использованием алгоритма ML мы можем проанализировать историю EHR. данные и сравнить их с новыми рецептами, рецепты, которые отклоняются от типичных шаблонов, помечаются, и они могут быть просмотрены и исправлены врачами.

Управление медицинскими записями

В сфере здравоохранения существует множество типов медицинских карт, и управление ими вручную — очень беспокойный и трудоемкий процесс, но с помощью ML мы можем сэкономить не только время и усилия, но и деньги.

С помощью методов классификации документов с использованием векторных машин медицинские записи могут быть автоматически разделены. Алгоритмы машинного обучения также могут быть полезны в технологии распознавания рукописного ввода.

Алгоритмы машинного обучения также можно использовать для сравнения записей пациентов из огромного хранилища данных, чтобы помочь в диагностике заболеваний путем сравнения с пациентами, у которых проявляются схожие симптомы.

Виртуальная помощь

Многие мобильные приложения используют алгоритмы машинного обучения для поддержки пациентов с очень серьезными заболеваниями, которым просто нужна помощь.

С помощью машинного обучения можно создать интеллектуальный чат, который будет предоставлять пациентам индивидуальные услуги. Чат-боты SMART могут отвечать на общие вопросы, ставить базовый диагноз при распространенных симптомах, используя сеть данных, связывающую симптомы с причинами, отвечать на распространенные вопросы и назначать встречу с врачом в более серьезных случаях.

Заключение

Машинное обучение уже имеет множество эффективных применений в сфере здравоохранения, и на данный момент машинное обучение в здравоохранении предоставляет технологии, которые напрямую способствуют будущему передовой медицинской диагностики, а также будущему медицины. но у него также есть потенциал сделать намного больше. Помимо диагностики пациентов и разработки методов лечения, его можно использовать для улучшения медицинского обслуживания и даже помощи при операциях.

Есть также некоторые проблемы, такие как качество данных, создание продуктов, удобных для врачей, и т. д., но преимущества машинного обучения в здравоохранении значительно перевешивают их.