Машинное обучение стимулировало разработки во многих областях. Однако его применение в здравоохранении и медицине еще предстоит использовать в полной мере. Одно из потенциальных применений технологии в сфере здравоохранения, наряду с искусственными технологиями, касается улучшения здоровья населения.

Изучая распределение результатов внутри и между различными группами людей, исследователи здоровья населения надеются улучшить результаты по всем направлениям. Этот анализ часто включает работу с большими базами данных глобальных данных.

Машинное обучение обладает огромным потенциалом, помогая сортировать данные и находить новые подходы к анализу. Это может стимулировать различные взгляды на оказание медицинской помощи в разных группах населения.

Применение машинного обучения к анализу здоровья населения

Использование подхода к лечению, основанного на охране здоровья населения, требует понимания того, как социально-экономические факторы влияют на риск заболевания и реакцию на лечебные вмешательства. Никто не станет спорить с тем, что социомаркеры - измеримые индикаторы социальных условий, в которых находится человек, - оказывают огромное влияние на благополучие людей и их сообществ. Однако учет этих факторов в медицинских учреждениях остается сложной задачей.

Недавно исследователи создали методы многоуровневого моделирования для объединения индивидуальных данных о здоровье с социомаркерами на уровне сообщества. Такая технология помогла улучшить наблюдение за заболеваниями и в некоторых случаях даже предсказать болезнь.

Например, в одном исследовании для прогнозирования госпитализации детей, страдающих астмой, использовалась технология многоуровневого моделирования. Использование этой технологии может помочь медицинским работникам начать вмешательство раньше, в целом предотвращая заболеваемость.

Потенциал машинного обучения в распознавании паттернов здравоохранения в исследуемых группах больше, чем раньше. Появление носимых устройств и Интернета делает его особенно актуальным. Эти разработки помогают собирать беспрецедентные объемы данных, позволяя клиницистам лучше понять физиологическую изменчивость отдельных людей и популяций.

Это понимание, в свою очередь, способствует развитию точной медицины для улучшения профилактики и диагностики заболеваний, а также лечения. Аналитики общественного здравоохранения могут использовать эти данные для разработки вмешательств на уровне сообщества, основанных на конкретном поведении населения и его членов. Искусственный интеллект и машинное обучение необходимы для обработки и интерпретации невероятного количества данных, которые могут быть сгенерированы этими устройствами.

Преодоление разрыва между здоровьем и уходом населения

Точная медицина предполагает адаптацию подходов к профилактике и лечению в зависимости от индивидуальной ситуации человека. Многие люди думают о точной медицине с точки зрения геномики. Однако в предоставлении индивидуальной помощи также присутствует элемент здоровья населения.

Данные общественного здравоохранения, полученные на основе данных о здоровье населения, в конечном итоге должны применяться к отдельному пациенту. В то же время клиницистам сложно учитывать все важные социально-экономические данные при оказании помощи.

Машинное обучение также играет важную роль в переводе данных об общественном здравоохранении для использования в клинике. Это в конечном итоге улучшит ориентированный на общину и ориентированный на пациента подход к уходу, за который выступает здоровье населения.

Искусственный интеллект можно интегрировать в электронные медицинские карты (ЭМК), чтобы отслеживать предпочтения пациентов, анализировать популяционные факторы риска и повышать общее качество оказываемой помощи. Принимая во внимание социально-экономические факторы, такая система могла бы также привлечь людей к более активному уходу, указав на конкретные источники информации и помощи за пределами клиники.

Таким образом, помогая создавать более персонализированные планы лечения, электронные медицинские записи также устранят социальные барьеры на пути к оказанию помощи, с которыми сталкиваются многие пациенты, что приведет к созданию более здоровых сообществ. Некоторые исследования уже показали, как машинное обучение может повысить точность прогнозов, принимая во внимание более широкий спектр данных о пациентах. Возможно, совсем скоро такие системы станут стандартной функцией электронных медицинских записей.

Дальнейший путь машинного обучения в области здоровья населения

Некоторые преимущества машинного обучения для здоровья населения уже продемонстрированы, однако весь потенциал еще не реализован. Частично проблема связана с недоверием к технологии, особенно в контексте клинической диагностики.

Эти системы могут анализировать больше данных о состоянии здоровья, чем клиницисты, с точки зрения предоставления рекомендаций. Важно отметить, что это не обязательно означает, что предлагаемый ими вывод является правильным, поэтому некоторый скептицизм оправдан.

Безусловно, внедрение этих технологий должно улучшить процесс принятия клинических решений, а не заменить его. Однако были подняты и другие проблемы с точки зрения масштабируемости и интеграции данных. Это особенно верно, когда дело доходит до использования его с электронными записными книжками, которые вызывают дополнительные проблемы, такие как безопасность, конфиденциальность и этика.

Когда дело доходит до использования технологий для улучшения здоровья населения, важно не подрывать конфиденциальность и автономию человека. Эта проблема возникла на раннем этапе внедрения искусственного интеллекта в аналитику социальных сетей. Это привело к стигматизации, которая может оказаться чрезвычайно пагубной в условиях оказания медицинской помощи.

У машинного обучения все еще есть предел, технология все еще находится в зачаточном состоянии. По мере того, как американские пациенты становятся старше, их здоровье и социальная ситуация усложняются. Искусственный интеллект может помочь справиться со сложностью, но клиницистам по-прежнему необходимо проявлять резкость и, возможно, принимать более активное участие в инженерных усилиях, направленных на адаптацию технологии к рынку здравоохранения.