У каждой болезни есть свой особый симптом, тогда как могут быть некоторые симптомы, которые были бы общими для многих болезней. Машинное обучение в области медицины поможет ставить точные диагнозы, рекомендовать лекарства и выявлять пациентов с высоким риском. Эти прогнозы основаны на наборе данных, состоящем из историй болезни пациентов и проявляемых ими симптомов.

Важность ранней медицинской диагностики:

Вероятность выжить намного больше, когда любое заболевание диагностируется на более ранних стадиях:

1. Симптомы могут быть обратимыми.

Симптомы, которые вас беспокоят, могут быть вызваны состоянием, которое является обратимым. Некоторых смертельных болезней можно избежать, если выявить болезнь на самой ранней стадии.

2. Симптомы поддаются лечению.

Некоторые заболевания необратимы, но поддаются лечению. Соответствующее лечение может остановить или замедлить скорость распространения болезни.

3. При лечении чем раньше, тем лучше

Лечение таких заболеваний, как деменция и т. д., как правило, наиболее эффективно, если его начать сразу после обнаружения. Для которых выявление заболевания на самой ранней стадии имеет первостепенное значение.

4. Можно выбрать лучшие альтернативы лечению

При обнаружении на ранних стадиях заболевания пациенту в основном предоставляется время для выбора наилучшего из доступных методов лечения и принятия соответствующего решения о выборе больницы.

Последствия заболевания не диагностируются должным образом:

1.Задержка в лечении

Если болезнь не будет обнаружена на самом раннем этапе, то скорость излечения болезни будет довольно низкой, поскольку ранние признаки очень важны, а обратить вспять состояние на более ранних стадиях легко по сравнению с лечением на более поздних стадиях.

2. Нет надлежащего лечения

Точность в выявлении медицинских состояний имеет большое значение, поскольку необходимо обеспечить надлежащее лечение соответствующей проблемы, и если сама проблема не обнаружена должным образом, то лечение становится трудным для любого практикующего врача.

Машинное обучение может помочь в этом процессе медицинской диагностики:

1. классификация болезней по симптомам

Болезни могут быть широко классифицированы на основе органа, на который болезнь влияет, например, болезни, связанные с сердцем: высокое кровяное давление, низкое кровяное давление, сердцебиение и т. д., что поможет нашей модели машинного обучения сузить круг заболеваний, которые могут быть причиной беспокойства.

По сути, то, что он делает, помогает классифицировать заболевание, которое затем помогает в процессе диагностики.

2. узор

образец может быть связан с числовым или особенно с данными, которые являются формой изображений. Определенные отклонения можно легко картировать и использовать для дальнейшей диагностики. В этом случае можно использовать технику глубокого обучения, такую ​​как CNN.

В некоторых случаях ML не работает

1. Отсутствие данных — не по редким заболеваниям:

Точные и надежные данные — самая важная часть любой модели машинного обучения. Редкие заболевания имеют меньше данных и больше вариаций, которые не помогают в постановке правильного диагноза.

Эта модель, если ее развернуть в местных больницах, поможет людям быстро и точно диагностировать заболевание, от которого они могли бы получить лечение как можно раньше.