Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в широком смысле определяемая как способность машины имитировать разумное поведение человека. Системы искусственного интеллекта используются для выполнения сложных задач таким же образом, как люди решают проблемы.
ИИ направлен на создание компьютерных моделей, демонстрирующих «разумное поведение», как у людей. Это означает, что машины могут распознавать визуальную сцену, понимать текст, написанный на естественном языке, или выполнять действия в физическом мире.
Варианты использования в здравоохранении:
1. Роботизированная хирургия
Хирургические технологии, такие как роботизированные системы, предоставляют ценные данные, которые могут использоваться алгоритмами машинного обучения для объективной оценки технических навыков хирурга. Эти алгоритмы также могут обнаруживать закономерности, которые приводят к лучшим результатам, что может помочь в обучении будущих хирургов.15 июля 2020 г.
Хирургические процедуры требуют высокой точности, способности адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам и постоянного подхода в течение длительного периода времени. Хотя обученные хирурги обладают всеми этими качествами, одна из возможностей машинного обучения для здравоохранения заключается в том, чтобы роботы выполняли эти задачи.
Прямо сейчас роботизированная хирургия может эффективно использоваться в качестве помощи хирургам-людям. А именно, машинное обучение можно использовать для лучшего моделирования и планирования операции, оценки навыков хирурга и упрощения хирургических задач, таких как наложение швов.
2. Медицинская визуализация:
Обнаружение объектов и распознавание изображений используются в процессах компьютерной томографии и магнитного резонанса для обнаружения и прогнозирования заболеваний. Модели глубокого обучения могут генерировать практические интерпретации, такие как форма, размер и объем ткани, с помощью данных визуализации.
Кроме того, эти модели используются для раннего выявления болезни Альцгеймера, выявления диабетической нефропатии и ультразвукового исследования для выявления узловых образований молочной железы.
3. Клинические исследования:
Клинические исследования и испытания являются дорогостоящими и длительными процессами. Для этого есть веская причина — безопасность новых лекарств и медицинских процедур должна быть доказана, прежде чем они будут широко использоваться. Однако бывают случаи, когда раствор нужно выпустить как можно быстрее — как в случае с вакцинами от COVID-19.
К счастью, есть способ сократить этот процесс с помощью алгоритмов машинного обучения. Его можно использовать для определения наилучшей выборки для испытания, сбора дополнительных точек данных, анализа текущих данных от участников испытания и уменьшения ошибок, связанных с данными.
4. Прогностический подход к лечению:
Что касается наиболее опасных заболеваний, то их выявление на ранних стадиях может значительно повысить шансы на успешное лечение. Это также помогает выявить возможность любого потенциального ухудшения состояния пациента до того, как оно произойдет.
Одним из примеров важности машинного обучения в здравоохранении является то, что его можно использовать для успешного прогнозирования некоторых наиболее опасных заболеваний у пациентов из группы риска. Сюда входит выявление признаков сахарного диабета (с помощью наивного байесовского алгоритма), заболеваний печени и почек, онкологии.
5. Ошибки в рецепте:
Модели глубокого обучения также могут обнаруживать ошибки в рецептах. Модели могут проверять медицинские записи пациентов по сравнению с рецептами, чтобы выявлять и исправлять возможные ошибки в диагностике или лечении.
6. Обнаружение мошенничества:
Модели глубокого обучения могут выявлять мошенничество с медицинским страхованием, определяя мошенническое поведение и идентифицируя данные о здоровье из различных ресурсов, включая информацию о больницах и характеристики пациентов.
Более того, алгоритм на основе глубокого обучения помогает страховым компаниям предлагать своим клиентам прогнозную аналитику.
