Когда мы говорим о жизни и здоровье людей, любые технологии, которые могут дать более эффективный, полезный и быстрый анализ для своевременной выдачи надлежащего плана лечения, чрезвычайно ценны. Машинное обучение сейчас захватывает мир. С каждым днем ​​в технических новостях появляется все больше и больше бизнес-кейсов.

Машинное обучение может революционизировать медицинскую отрасль, открывая новые способы обработки медицинских данных, трансформируя уход за пациентами и оптимизируя административные процессы. Терабиты медицинских записей, которые ранее требовали чтения человеком, теперь могут использоваться в качестве входных данных для машинного обучения в проектах здравоохранения. Проще говоря, машинное обучение (МО) — это подмножество искусственного интеллекта (ИИ), которое фокусируется на использовании алгоритмов для обучения на основе данных без необходимости дальнейшего программирования. Благодаря своей способности учиться на опыте и приспосабливаться к новым данным, машинное обучение может выполнять задачи, подобные человеческим.

Машинное обучение может трансформировать как уход за пациентами, так и административные процессы в отрасли. У нас уже есть достаточно исследований, чтобы доказать, что машинное обучение часто превосходит людей в диагностике болезней. Алгоритмы уже лучше справляются с обнаружением злокачественных опухолей. Машинное обучение для медицинских технологий предоставляет алгоритмы с самообучающимися нейронными сетями, которые способны повышать качество лечения за счет анализа внешних данных о состоянии пациента, его рентгенограмм, КТ, различных анализов и обследований. Также стоит отметить, что глубокое обучение в настоящее время в основном используется для обнаружения раковых клеток. Модель получает тонны изображений раковых клеток, чтобы «запомнить» их внешний вид.

После обсуждения важности машинного обучения в сфере здравоохранения важно рассмотреть задачи, которые может выполнять машинное обучение.

Методы машинного обучения могут применяться для решения самых разных задач. Когда речь идет о приложениях машинного обучения в здравоохранении, к этим задачам относятся:

  • Рекомендации — алгоритмы машинного обучения могут предложить необходимую медицинскую информацию без необходимости ее активного поиска.
  • Классификация. Алгоритмы машинного обучения могут помочь определить и обозначить тип заболевания или медицинского случая, с которым вы имеете дело.
  • Кластеризация — машинное обучение может помочь сгруппировать похожие медицинские случаи для анализа закономерностей и проведения исследований в будущем.
  • Прогнозирование — используя текущие данные и общие тенденции, машинное обучение может прогнозировать, как будут развиваться будущие события.
  • Обнаружение аномалий — используя машинное обучение в здравоохранении, вы можете найти вещи, которые выделяются из общих шаблонов, и определить, требуют ли они выполнения каких-либо действий.
  • Ранжирование — машинное обучение может поставить релевантную информацию на первое место, упростив ее поиск.
  • Автоматизация — машинное обучение может выполнять стандартные повторяющиеся задачи, которые отнимают у врачей и пациентов слишком много времени и усилий, такие как ввод данных, планирование встреч, управление запасами и т. д.

Поскольку мы видели достаточно доказательств того, как машинное обучение может быть полезным в сфере здравоохранения. Теперь давайте обсудим различные применения ML в здравоохранении.

  1. Сбор данных. Одна из самых важных обязанностей врача — правильно собрать историю болезни пациента. Часто это может быть непросто, так как пациент не является специалистом и не знает, какие данные необходимо раскрывать. Используя машинное обучение в управлении здравоохранением, медицинские работники могут определить наиболее важные вопросы, которые они должны задать пациенту, на основе различных показателей. Это поможет собрать соответствующие данные и в то же время получить прогноз наиболее вероятных условий. Записи могут быть классифицированы с помощью векторных машин и методов распознавания на основе машинного обучения.
  2. Клинические исследования.Клинические исследования и испытания — дорогостоящие и длительные процессы. Существует веская причина для этих новых лекарств, и медицинские процедуры должны быть доказаны, чтобы быть безопасными, прежде чем они будут широко использоваться. Однако бывают случаи, когда раствор необходимо выпустить как можно скорее, как в случае с вакцинами от COVID-19. К счастью, есть способ сократить этот процесс с помощью алгоритмов машинного обучения. Его можно использовать для определения наилучшей выборки для испытания, сбора дополнительных точек данных, анализа текущих данных от участников испытания и уменьшения ошибок, связанных с данными.
  3. Прогностический подход к лечению. Когда речь идет о наиболее опасных заболеваниях, выявление их на ранних стадиях может значительно повысить шансы на успешное лечение. Это также помогает выявить возможность любого потенциального ухудшения состояния пациента до того, как оно произойдет. Одним из примеров важности машинного обучения в здравоохранении является то, что его можно использовать для успешного прогнозирования некоторых наиболее опасных заболеваний у пациентов из группы риска. Сюда входит выявление признаков сахарного диабета (с использованием алгоритма наивного Байеса), заболеваний печени и почек, онкологии.
  4. Постановка диагноза с помощью анализа изображений.Microsoft совершает революцию в области анализа медицинских данных с помощью своего проекта InnerEye. Этот стартап использует Computer Vision для обработки медицинских изображений для постановки диагноза. По мере развития технологий InnerEye набирает обороты в программном обеспечении для аналитики в здравоохранении. Очень скоро машинное обучение станет более эффективным, и для автоматической диагностики можно будет анализировать еще больше точек данных.
  5. Роботизированная хирургия. Хирургические процедуры требуют высокой точности, способности адаптироваться к меняющимся обстоятельствам и постоянного подхода в течение длительного периода времени. Хотя обученные хирурги обладают всеми этими качествами, одна из возможностей машинного обучения для здравоохранения заключается в том, чтобы роботы выполняли эти задачи. Прямо сейчас роботизированная хирургия может эффективно использоваться в качестве помощи хирургам-людям. А именно, машинное обучение можно использовать для лучшего моделирования и планирования операции, оценки навыков хирурга и упрощения хирургических задач, таких как наложение швов.

Заключение:

Машинное обучение уже имеет много эффективных применений в сфере здравоохранения, но оно также может сделать гораздо больше. Помимо диагностики пациентов и разработки методов лечения, его можно использовать для улучшения медицинской помощи, прогнозирования результатов и даже помощи при операциях.

Хотя машинное обучение имеет большой потенциал в сфере здравоохранения, оно также сопряжено с определенными проблемами, такими как качество медицинских данных, создание продуктов, удобных для врачей, и сбор огромной команды экспертов по данным. Существуют также определенные этические проблемы, включая безопасность пациентов и ответственность.

Ссылки: