Машинное обучение используется во многих областях по всему миру. Одним из самых больших преимуществ машинного обучения является его способность сканировать огромные объемы данных в рекордно короткие сроки. Это помогает исследователям определить направления их собственных исследований.
Машинное обучение вызывает ажиотаж в сфере здравоохранения. Он может играть важную роль в прогнозировании наличия / отсутствия нарушений опорно-двигательного аппарата, болезней сердца и т. Д. Такая информация, если ее заранее спрогнозировать, может дать важные сведения врачам, которые затем смогут адаптировать свой диагноз и лечение для каждого пациента.
Больным раком часто назначают одно и то же лекарство, а затем наблюдают за его эффективностью. Машинное обучение может использовать данные, чтобы предсказать, какие пациенты могут получить пользу от использования того или иного препарата, обеспечивая высоко персонализированный подход и экономя драгоценное время и деньги.
Вскоре машинное обучение станет стандартной практикой в отрасли здравоохранения, и это хорошие новости для всех нас. В конце концов, в какой-то момент нашей жизни мы все станем пациентами, и ML может открыть новую эру здравоохранения, в которой мы все лечимся с помощью индивидуальных планов медицинского обслуживания, основанных на данных, а не только на результатах. клинических испытаний и хорошая новость в том, что мы даже не потеряем наших врачей. Машинное обучение не заменит их, оно просто поможет сделать их более эффективными. Это настоящий пример того, как человек и машина работают вместе лучше, чем по отдельности, и это означает светлое будущее для всех нас. .
