Здравоохранение является важной отраслью, которая обеспечивает уход за миллионами людей и в то же время становится основным источником дохода для многих стран. Каждая страна использует технологии, чтобы сделать свое здравоохранение более эффективным. Интеллектуальное здравоохранение, основанное на технологиях, больше не является полетом фантазии, поскольку медицинские устройства, подключенные к Интернету, удерживают систему здравоохранения, какой мы ее знаем, от развала под бременем населения.

Машинное обучение сменяется и проникает в различные отрасли, и похоже, что оно не собирается останавливаться в любой момент. Он также начал показывать свой уровень в сфере здравоохранения. Машинное обучение в здравоохранении — одна из таких областей, которая постепенно получает признание в отрасли здравоохранения. Машинное обучение уже помогает в различных ситуациях в здравоохранении. Машинное обучение в здравоохранении помогает анализировать тысячи различных точек данных и предлагать результаты, своевременно оценивать риски, точно распределять ресурсы и имеет множество других применений. Вот некоторые из способов его использования:

Выявление болезни и диагностика

Ученые работают над системами машинного обучения, которые могут предсказывать болезни или проводить раннюю диагностику болезней и болезней. Компания Google недавно разработала алгоритм машинного обучения для выявления раковых опухолей на маммограммах, а исследователи из Стэнфордского университета используют глубокое обучение для выявления рака кожи. Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института разработала новую модель прогнозирования на основе глубокого обучения, которая может прогнозировать развитие рака молочной железы на срок до пяти лет.

Роботизированная хирургия

Применение роботов в здравоохранении быстро растет. Роботы, выполняющие операции, все еще могут показаться многим ненадежными, но в ближайшем будущем они будут широко использоваться в хирургии. Робототехника также используется в больницах для наблюдения за пациентами и предупреждения медсестер, если требуется вмешательство человека. Роботы также готовят и распределяют лекарства и вакцины в фармакологических лабораториях. На крупных объектах робототехника используется в качестве тележки для перевозки медикаментов. Говорить о том, что роботы заменят человека, пока еще не скоро, робототехника может только помочь врачам, но никогда не сможет их заменить.

Открытие и производство лекарств

Машинное обучение в настоящее время также широко используется в компаниях, производящих лекарства, при поиске и исследовании лекарств. Это также включает технологии НИОКР, такие как секвенирование нового поколения и прецизионная медицина, которые могут помочь в поиске альтернативных путей лечения многофакторных заболеваний. Проект Hanover, разработанный Microsoft, использует технологии на основе машинного обучения для нескольких инициатив, включая разработку технологии на основе искусственного интеллекта для лечения рака и персонализацию комбинации лекарств для борьбы с отмыванием денег.

Медицинская визуализирующая диагностика

Медицинская визуализирующая диагностика — это процесс или метод, при котором создается визуальное изображение ткани или внутренних частей органов для наблюдения за состоянием здоровья, диагностики и лечения заболеваний. Это также помогает в создании базы данных по анатомии и физиологии. Хирургических вмешательств можно избежать, если используются медицинские технологии визуализации, такие как УЗИ и МРТ. Это нашло признание в инициативе InnerEye, разработанной Microsoft, которая работает над инструментами диагностики изображений для анализа изображений.

Прогноз вспышки

Технологии на основе искусственного интеллекта и машинное обучение сегодня также используются для мониторинга и прогнозирования эпидемий по всему миру. Сегодня у ученых есть доступ к большому количеству данных, собранных со спутников, обновлениям в социальных сетях в режиме реального времени, информации с веб-сайтов и т. д. Искусственные нейронные сети помогают сопоставлять эту информацию и прогнозировать все, от вспышек малярии до тяжелых хронических инфекционных заболеваний. Прогнозирование этих вспышек особенно полезно в странах третьего мира, поскольку в них отсутствует важнейшая медицинская инфраструктура и системы образования. Основным примером этого является ProMED-mail, интернет-платформа для отчетности, которая отслеживает развитие болезней и новые болезни и предоставляет отчеты о вспышках в режиме реального времени.

Будущее машинного обучения в здравоохранении

Машинное обучение быстро продвинулось во всех областях, таких как навигация, бизнес, розничная торговля и банковское дело, но продвижение в отрасли здравоохранения затруднено из-за ограниченного доступа к данным и нехватки высококвалифицированных ученых. Машинное обучение по-прежнему требует улучшений, и необходимо улучшить несколько факторов.

Машинное обучение в сфере здравоохранения стало более популярным и широко используется в отрасли здравоохранения. Машинное обучение помогает пациентам и врачам разными способами, облегчая их работу. Одними из наиболее распространенных применений машинного обучения являются автоматизация выставления счетов за медицинские услуги, поддержка принятия клинических решений и разработка руководств по оказанию медицинской помощи. Существует множество приложений машинного обучения, которые находятся в стадии исследований и разработок. В будущем мы увидим множество применений машинного обучения в секторе здравоохранения, которые облегчат жизнь людей.