Машинное обучение станет мозгом завтрашнего дня, который преуспеет

Что такое машинное обучение? И его перспективы в здравоохранении

Машинное обучение (МО) – это ветвь искусственного интеллекта (ИИ), в которой компьютерные системы самостоятельно находят решения сложных задач, используя повторяющиеся шаблоны в базах данных. Иными словами, машинное обучение помогает ИТ-системам распознавать шаблоны из существующих алгоритмов и наборов данных, а затем разрабатывать соответствующие решения. Сегодня сектор здравоохранения является ведущей отраслью по внедрению технологий машинного обучения в таких областях, как лечение хронических заболеваний, разработка передовых медицинских процедур и обработка данных и записей пациентов. Специалисты в области здравоохранения в этой области постоянно ищут более инновационные способы оказания медицинской помощи миллионам людей по всему миру.

В этой статье мы рассмотрим пять лучших приложений машинного обучения в здравоохранении и его потенциал для революционного изменения отрасли. Некоторые из ключевых областей, которым посвящен этот блог, включают следующее:

  • Лучшие инновации в здравоохранении с использованием машинного обучения
  • Будущее здравоохранения с машинным обучением
  • Заключение

Примечание. Я не являюсь экспертом в области машинного обучения, но, будучи студентом, который делает карьеру в этой области, я люблю делиться инновациями, созданными с помощью машинного обучения. Ссылки на все проекты и компании указаны, если вы хотите прочитать дальше.

Приложения машинного обучения в здравоохранении

Поскольку пациенты требуют более персонализированного и удобного медицинского обслуживания, машинное обучение выходит на первый план, и все больше приложений на основе машинного обучения находят свое применение в системах здравоохранения по всему миру. Здравоохранение, основанное на технологиях, становится реальностью и необходимостью для удовлетворения потребностей рынка, а внедрение интеллектуальных устройств становится мейнстримом. Инновации в здравоохранении, несомненно, формируют будущее в процессах лечения и медицинских исследованиях.

Вот пять ведущих инноваций в области здравоохранения с использованием машинного обучения:

Идентификация заболеваний и диагнозов

Машинное обучение очень эффективно в выявлении и диагностике заболеваний, что считается трудным для выполнения с помощью обычных средств. Диагностика рака на начальных стадиях, например, непростая задача, то же самое относится и к другим генетическим заболеваниям. IBM Watson Genomics лучше всего иллюстрирует, как когнитивные вычисления сочетаются с секвенированием опухолей на основе генома для быстрой диагностики. Berg также является еще одной биофармацевтической компанией, использующей ИИ для внедрения терапевтических методов лечения в онкологии, среди других областей.

Медицинская визуализирующая диагностика

Проект Microsoft InnerEye является примером того, как машинное обучение в сочетании с глубоким обучением породило компьютерное зрение — технологию, используемую компанией для обработки медицинских изображений для постановки диагноза. Другие варианты использования аннотации изображений включают сегментацию зубов и количественное обнаружение раковых клеток. Вскоре появится больше диагностических процессов, управляемых ИИ, поскольку внедрение машинного обучения продолжает расти и становится более доступным.

Индивидуальное лечение

Персонализированное лечение означает сочетание здоровья пациента с прогностической аналитикой. IBM Watson Oncology является лидером в этой области, используя историю болезни пациента для предоставления нескольких планов лечения. Персонализированное лечение станет еще лучше по мере того, как на рынок выйдут более совершенные биосенсоры, предоставляющие больше данных для алгоритмов машинного обучения.

Прогноз заболевания

Сахарный диабет — распространенное, но опасное заболевание. Известно, что он вызывает другие серьезные заболевания, такие как потеря зрения, болезни сердца и почек. Ранняя диагностика этого заболевания потенциально может спасти жизнь. Наивный Байес — это алгоритм классификации в машинном обучении, который можно использовать в качестве основы для разработки системы, способной прогнозировать диабет. Известно, что наивный байесовский алгоритм более эффективен, чем другие алгоритмы, такие как KNN и дерево решений, когда речь идет о производительности и времени вычислений.

Клинические исследования и испытания

Клинические испытания занимают больше всего времени, и в этот процесс вкладываются огромные ресурсы. Благодаря машинному обучению прогнозную аналитику можно использовать для выявления лучших кандидатов для клинических испытаний с использованием различных точек данных, таких как активность в социальных сетях и предыдущие визиты к врачу. Кроме того, машинное обучение также значительно минимизирует ошибки, связанные с данными, и обеспечит мониторинг в реальном времени и доступ к данным для участников клинических испытаний.

Будущее здравоохранения с машинным обучением

Недавнее исследование Accenture оценивает ежегодную экономию в 150 миллиардов долларов в США от применения ИИ в здравоохранении к 2026 году. Ожидается, что ИИ и машинное обучение автоматизируют большинство рутинных задач, что даст возможность специалистам-людям выполнять более сложные задачи. Сегодня крупные технологические компании запустили масштабные проекты на базе искусственного интеллекта и машинного обучения в системе здравоохранения, такие как Microsoft InnerEye, IBM Watson Genomics и Watson Oncology, и заметно больше сотрудничества между технологическими гигантами. Это говорит о том, что за машинным обучением будущее в здравоохранении, поскольку ученые и исследователи разрабатывают передовые алгоритмы для решения повседневных задач на основе искусственного интеллекта.

Заключение

Машинное обучение — жизненно важная технология для создания устойчивого конкурентного преимущества в различных отраслях, а не только в сфере здравоохранения. От автоматизации рутинных задач администрирования до диагностики генетических заболеваний отрасль здравоохранения полностью переходит в новую область, которая улучшит общие операции здравоохранения. В этом смысле машинное обучение не перестает преобразовывать будущую реальность, предоставляя множество возможностей для дальнейшего продвижения в этой области. Надеюсь, вы нашли, что это стоит вашего времени, и вам понравилось, обязательно поделитесь им.