В сегодняшнем блоге мы рассмотрим концепцию применения инструментов машинного обучения для медицинской диагностики. Наслаждаться!
— — — — — — — — — — — — -
Машинное обучение стало повсеместным в современном обществе. Он был применен к нескольким продуктам и услугам, которые мы используем сегодня: платформы социальных сетей, такие как Facebook и Twitter, используют его для таргетированной рекламы, Tesla использует его для разработки беспилотных автомобилей, и даже врачи теперь используют инструменты машинного обучения для диагностики заболеваний. В этом упражнении мы сосредоточимся на третьем варианте использования — применении машинного обучения в медицинской диагностике. Согласно gao.gov, «диагностические ошибки являются одними из самых распространенных, катастрофических и дорогостоящих медицинских ошибок, по данным Общества по улучшению диагностики в медицине. По оценкам также, ошибки затрагивают [более] 12 миллионов американцев каждый год, а связанные с этим расходы, вероятно, превышают 100 миллиардов долларов. Точная медицинская диагностика является важным первым шагом в уходе за пациентом и значительно повышает общие шансы пациента на положительный результат для здоровья». Таким образом, для медицинских работников естественно искать инструменты, которые могут уменьшить диагностические ошибки и спасти жизни.
Технологии машинного обучения обучены выявлять закономерности и структуру в больших сложных наборах данных, таких как детали, которые могут быть скрыты в изображениях МРТ, УЗИ и рентгеновских лучей. «Хотя машинное обучение все еще находится на ранних стадиях внедрения, оно может обеспечить более точные результаты диагностики, а также сэкономить время и деньги и, самое главное, спасти жизни». (gao.gov, 2023 г.). Машинное обучение может обнаруживать заболевания раньше, что важно для таких заболеваний, как рак и болезнь Альцгеймера, поскольку показатель выживаемости напрямую связан с тем, насколько рано обнаруживается болезнь. Это также может расширить доступ к здравоохранению и обеспечить огромную экономию средств для пациентов, страховых компаний и больниц.
Экономия средств возникает за счет снижения затрат на медицинские расходы пациентов, если их заболевание выявляется раньше. Вероятно, они бы меньше тратили на лечение и лекарства. Если бы заболевания выявлялись раньше, больницы меньше тратили бы на персонал, необходимый для ухода за пациентами, поскольку время выздоровления пациентов сократилось бы. Страховые компании сэкономят деньги, поскольку пациенты будут подавать менее дорогостоящие иски из-за того, что их заболевания выявляются и лечатся раньше. С политической точки зрения мы также должны учитывать влияние ОД на выявление заболеваний. Для обучения системы машинного обучения компьютеры должны быть обучены с использованием реальных данных, и в этом случае это будут медицинские данные, принадлежащие другим пациентам. Может быть трудно убедить законодателей в том, что узаконивание этого является жизнеспособным вариантом, поскольку это подразумевает, что конфиденциальные данные пациента будут использоваться частными компаниями для разработки этих инструментов. Из-за таких скандалов, как Cambridge Analytica, и недавнего распространения фальшивых новостей в социальных сетях правительства могут с большей неохотой принимать законы, позволяющие компаниям повсеместно использовать медицинские данные людей. Если бы такие законы были приняты, политикам пришлось бы вставить какой-то этический пункт, который наказывал бы компании крупными штрафами и репутационным ущербом, если бы было обнаружено, что они небрежно относятся к конфиденциальной информации людей.
Я за использование машинного обучения в медицинской диагностике. Рак поражает все больше и больше американцев каждый день и все больше людей во всем мире. Число пациентов с болезнью Альцгеймера также увеличивается. Хотя это не единственные заболевания, к которым применима эта концепция, они, безусловно, являются наиболее смертоносными и серьезными последствиями для пациентов и их семей. Я считаю, что если ML можно использовать ответственно, то стоит использовать его силу, чтобы помочь как можно большему количеству людей.
Источники
