Различные способы использования машинного обучения в медицинской диагностике
Машинное обучение используется во многих отраслях, таких как автомобилестроение, производство и розничная торговля. С развитием машинного обучения и алгоритмов глубокого обучения вычисления становятся проще. Кроме того, есть данные в разных форматах, которые можно использовать для прогнозов машинного обучения. Поскольку объем данных продолжает расти, есть много возможностей для развития в области машинного обучения, и прогнозы будут становиться все лучше и лучше в будущем.
Одно из интересных приложений машинного обучения - в сфере здравоохранения. Мы видели в Интернете несколько фильмов, в которых показаны роботы, выполняющие работу врача и соответственно устанавливающие правильный диагноз. Такие фильмы, как игра Эндера, показывают, как роботы используются в медицинской диагностике. Создано много новых приложений для машинного обучения в области медицинской диагностики. В результате в этой области есть много возможностей и улучшений.
С помощью машинного обучения и анализа данных разрабатываются все более сложные алгоритмы. Некоторые из интересных приложений машинного обучения в здравоохранении - это предсказание вероятности возникновения рака и предсказание болезни Альцгеймера. Взглянув на эти приложения, мы можем сделать вывод, что машинное обучение все еще растет, и в будущем спрос на него будет расти. По-прежнему существует большой спрос на науку о данных и машинное обучение. Сейчас разрабатываются все более сложные алгоритмы, которые используются в машинном обучении для создания надежных прогнозов.
В радиологии реализованы модели машинного обучения, в которых машины делают прогнозы, которые гарантируют, что мы также получим наилучшие результаты на тестовом наборе.
Проблемы использования машинного обучения в здравоохранении
Хотя есть большой потенциал для использования машинного обучения и анализа данных в здравоохранении, при выполнении анализа машинного обучения возникают некоторые проблемы.
При попытке реализовать модели машинного обучения для медицинских данных могут возникнуть проблемы. Одна из проблем при работе с данными здравоохранения заключается в том, что эти данные могут быть причиной для моделей машинного обучения. Под причинностью подразумевается то, что когда есть данные и одна характеристика вызывает появление другой, можно сказать, что связь имеет высокую причинность. В машинном обучении для большинства алгоритмов мы предполагаем, что функции независимы друг от друга, и одна функция не вызывает появление другой, и наоборот. Следовательно, это предположение будет ослаблено при наличии высокой причинно-следственной связи между функциями соответственно.
Нехватка специалистов по анализу данных и инженеров по машинному обучению
До сих пор мы говорили о данных и алгоритмах машинного обучения, которые ограничивали использование науки о данных в здравоохранении. Однако, если будет нехватка людей, использующих эти алгоритмы, внедрение искусственного интеллекта в медицинскую промышленность также станет серьезной проблемой. Поскольку количество курсов по машинному обучению и науке о данных в учреждениях увеличилось, вероятность того, что талантливые профессионалы войдут в эту область и добьются успеха, возрастает.
В машинном обучении будет присутствовать предвзятость
При выполнении задач машинного обучения будет присутствовать предвзятость, которая может привести к тому, что модели машинного обучения не будут хорошо работать на невидимом или тестовом наборе соответственно. Смещение, которое присутствует в моделях машинного обучения, может быть связано с типом данных, которые передаются в модели машинного обучения. Рассмотрим, например, что если данные, которые передаются моделям, содержат много информации о конкретном классе и меньше информации о классе меньшинства без учета различных сценариев, модели машинного обучения будут делать прогнозы на тестовом наборе, который будет использоваться в долгосрочной перспективе, что позволит сделать прогнозы использования машинного обучения и науки о данных.
Отсутствие качественных данных
Хотя есть огромные возможности для использования алгоритмов машинного обучения, в области медицины все еще требуется много данных, чтобы максимально использовать их. Данных, которые представлены в виде медицинских изображений, довольно мало, чтобы их можно было широко использовать для тестирования. Кроме того, имеющиеся данные не помечаются, чтобы их можно было использовать в целях машинного обучения. Разметка больших объемов данных для машинного обучения действительно занимает много времени.
Аннотации к данным должны быть точными
Данные присутствуют повсюду в виде медицинских изображений и другой полезной информации. Несмотря на огромное количество данных, аннотированных примеров или метки вывода для прогнозов нет. Поскольку некоторые из лучших алгоритмов машинного обучения будут работать с контролируемым обучением, нам необходимо предоставить аннотированные данные. Это гарантирует, что аннотированные примеры помогут подобрать модели машинного обучения и гарантировать, что прогнозы будут, соответственно, точными. В медицинских данных есть требование аннотировать данные, что является трудоемким процессом. Следовательно, это одна из проблем для использования машинного обучения в медицине соответственно.
Заключение
В общем, мы говорили о том, как машинное обучение и анализ данных можно использовать для прогнозирования медицинских данных. Мы также заметили, что чем больше данных у нас есть, тем больше у моделей возможностей получить очень хорошее представление об основных данных и сделать правильные прогнозы. Однако мы видели некоторые проблемы в области машинного обучения, когда дело доходит до их применения к медицинским данным. Надеюсь, я смог дать хорошее представление об использовании моделей машинного обучения в здравоохранении. Не стесняйтесь делиться своими мыслями и идеями! Спасибо.
