В этом посте мы обсудим 5 приложений машинного обучения, которые к 2022 году помогут сектору здравоохранения. В наши дни машинное обучение более ценно и имеет более светлое будущее. Введите тему сейчас.

Поскольку население мира продолжает расти, существует огромный спрос на сектор здравоохранения для предоставления высококачественного лечения и медицинских услуг. Люди больше, чем когда-либо, нуждаются в интеллектуальных медицинских продуктах, услугах и носимых устройствах, которые продлят их жизнь и улучшат ее качество.

Одной из отраслей, которая постоянно делает самые большие инвестиции в передовые технологии, является сектор здравоохранения, и искусственный интеллект и машинное обучение не являются исключением. Искусственный интеллект и машинное обучение быстро затронули коммерческую отрасль и электронную коммерцию, а в сфере здравоохранения эти технологии нашли широкое применение.

1. Аналитическая визуализация шаблона

  • Улучшение анализа изображений и патологии с использованием методов и алгоритмов машинного обучения в настоящее время представляет особый интерес для организаций здравоохранения во всем мире. Рентгенологи могут выявлять тонкие вариации в снимках с помощью программного обеспечения для машинного обучения, которое поможет им выявлять и диагностировать проблемы со здоровьем на ранней стадии.
  • Одной из таких инновационных разработок является использование системы машинного обучения Google для поиска злокачественных опухолей на маммограммах.
  • Кроме того, исследователи Университета Индианы и Университета Пердью в Индианаполисе недавно добились значительных успехов, разработав систему машинного обучения для прогнозирования (с точностью 90%) риска рецидива миелогенного лейкоза (ОМЛ). Исследователи из Стэнфорда также разработали алгоритм глубокого обучения для выявления и диагностики рака кожи в дополнение к этим достижениям.

2. Индивидуальный уход и модификация поведения

  • В период с 2012 по 2017 год доля электронных медицинских карт, используемых в здравоохранении, выросла с 40% до 67%. Естественно, это приводит к более простому доступу к личным данным о здоровье пациентов. Объединяя эти уникальные медицинские данные об отдельных пациентах с приложениями и алгоритмами машинного обучения, медицинские работники (HCP) могут более точно диагностировать и оценивать состояние здоровья. Основываясь на симптомах пациента и генетических данных из его истории болезни, медицинские работники могут использовать контролируемое обучение для прогнозирования рисков и опасностей для здоровья пациента.
  • Именно этим занимается IBM Watson Oncology. Медицинские данные и истории болезни пациентов используются, чтобы помочь клиницистам разработать лучшие схемы лечения, основанные на наилучшем возможном выборе терапевтических вариантов.

3. Разработка и производство лекарств

  • От первоначального скрининга ингредиентов лекарства до ожидаемого успеха, основанного на биологических характеристиках, приложения машинного обучения становятся все более распространенными на ранних этапах исследований лекарств. Это в первую очередь поддерживается секвенированием следующего поколения.
  • Машинное обучение используется фармацевтической промышленностью при создании новых лекарств. Но на данный момент единственный метод, который может это сделать, — это неконтролируемое машинное обучение (ML), которое может выявлять закономерности в необработанных данных.
  • Цель состоит в том, чтобы разработать точную медицину, которая использует неконтролируемое обучение, чтобы помочь медицинским работникам выявлять первопричины «многофакторных» заболеваний. Группа клинического машинного обучения Массачусетского технологического института является основным претендентом.
  • В своих исследованиях в области точной медицины компания стремится разработать алгоритмы, которые помогут лучше понять механизмы заболеваний и, в конечном итоге, разработать эффективные методы лечения таких заболеваний, как диабет 2 типа.
  • Кроме того, находят различные варианты лечения сложных заболеваний с использованием технологий исследований и разработок (НИОКР), включая секвенирование нового поколения и прецизионную медицину. Проект Microsoft Project Hanover использует технологию машинного обучения для разработки точной медицины. Даже Google принял тенденцию открытия наркотиков.

4. Распознавание болезней и постановка диагнозов

Машинное обучение и глубокое обучение добились огромного прогресса в диагностике. Благодаря этой передовой технологии клиницисты теперь могут диагностировать заболевания, которые раньше было сложно диагностировать, такие как наследственные болезни, опухоли на ранних стадиях или злокачественные новообразования. Например, для улучшения диагностики и обеспечения ранней терапии IBM Watson Genomics сочетает когнитивные вычисления с секвенированием опухолей на основе генома. Проект Microsoft Inner Eye 2010 года направлен на разработку новаторских диагностических инструментов для улучшения обработки изображений.

5. Роботизированная хирургия

Даже в самых сложных ситуациях врачи теперь могут проводить эффективные и точные операции благодаря роботизированной хирургии. Одним из примеров является робот Да Винчи. С помощью этого робота хирурги могут более точно и стабильно управлять механическими руками, чтобы проводить процедуры в ограниченном пространстве человеческого тела. Роботизированная хирургия широко используется в методах пересадки волос, потому что они требуют точных очертаний и точности. В современном хирургическом секторе роботы устанавливают стандарты. Хирургические измерения в режиме реального времени и информация от