Машинное обучение может открыть множество возможностей для отрасли здравоохранения. Обрабатывая медицинские данные, трансформируя уход за пациентами и оптимизируя административные процессы без вмешательства человека, машинное обучение прошло долгий путь. Показательно и то, что теперь медицинские работники могут сосредоточить свое внимание на уходе за пациентами, а не на поиске информации.

Технология, используемая в прогнозном моделировании, совершенствуется во всех аспектах, таких как точность диагностики различных заболеваний, анализ медицинских изображений, разработка и открытие лекарств, а также управление медицинскими картами.

Многие стартапы с беспрецедентным успехом используют машинное обучение для внедрения инноваций в этой области.

1. Машинное обучение в диагностической идентификации:

Анализируя миллионы записей за очень короткий период, ML может помочь клиницистам правильно диагностировать заболевания и улучшить качество лечения. Хорошо задокументировано, что в выявлении сердечных заболеваний МЛ сравнительно успешнее, чем врачи общей практики. Более того, анализируя историю болезни пациента, ML позволяет врачу правильно поставить диагноз и эффективно лечить.

2. Машинное обучение в медицинской визуализации:

В прошлом медицинские работники посвящали свое время изучению различных отчетов о скрининге для выявления аномалий, таких как раковые опухоли или растущие эмболы. Глубокое обучение — расширенная версия машинного обучения, способная анализировать от десяти до тысяч медицинских изображений и с хорошей точностью выявлять организмы, повреждающие клетки.

3. Разработка и открытие лекарств:

DL с другими базами ML может помочь в поиске лекарств путем анализа химической структуры сложных молекул.

Прекрасным примером использования машинного обучения в здравоохранении является программа «Drugan. Он предназначен для создания новых молекулярных отпечатков пальцев и дизайна лекарств, включающих необходимые функции на основе заранее определенных свойств противораковых препаратов. Он уже показал ощутимые улучшения в разработке новых дизайнов лекарств с особыми свойствами. ''

4. Роботизированная хирургия:

Пока рано обсуждать эту тему, потому что хирургия, выполняемая исключительно роботами, находится в стадии разработки и исследования. Роботы могут помогать врачам, манипулируя хирургическими устройствами.

5. Анализ медицинских записей:

С ростом вовлечения технологий в нашу повседневную жизнь с электронными гаджетами, такими как умные часы и другое электрическое оборудование, которое ежедневно контролирует наше здоровье, включая артериальное давление, уровень кислорода и частоту пульса, теперь легче определить внезапное изменение в внутри динамики тела это может быть как внезапное падение или повышение давления, так и частота пульса с использованием алгоритмов машинного обучения, это также может помочь отправить сообщение SOS с указанием местоположения в ближайший медицинский центр во время неотложной медицинской помощи. Это может помочь снизить количество смертей, происходящих из-за несвоевременного лечения.

6. ML в патологических лабораториях:

Определение различных вирусов, бактерий, а также инфекций в образцах крови может быть автоматизировано с использованием машинного обучения, поскольку участие человека требует огромного количества времени, которое можно легко сократить, если запрограммировать оптимизированную модель для выполнения того же самого.

Определение раковых и нераковых клеток также можно автоматизировать с большей точностью благодаря внедрению алгоритмов машинного обучения.

Какие проблемы?

  • Алгоритмы машинного обучения сильно зависят от данных. Чем надежнее данные, тем точнее будет результат. Многие страны запрещают использование данных пациентов без их согласия. Таким образом, использование машинного обучения должно идти рука об руку с сектором здравоохранения, информируя пациентов об этом и об усилиях по обеспечению безопасности данных, применяемых для обеспечения безопасности их данных.
  • Еще одной проблемой является неоднородность данных. Фрагментированные, дублирующиеся и отсутствующие данные, а также тысячи отсканированных рукописных документов могут привести к неадекватному пониманию и принятию неверных решений. Данные должны быть надлежащим образом структурированы и очищены, прежде чем алгоритмы машинного обучения смогут эффективно их использовать.

Выводы:

Если мир начнет признавать машинное обучение реальным инструментом, а не концепцией будущего, его можно будет использовать как самый эффективный инструмент, который когда-либо был у человечества.