Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ). Это дает системам возможность автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Основной тезис машинного обучения заключается в создании алгоритмов, которые могут получать входные данные и использовать статистический анализ для прогнозирования выходного значения в допустимом диапазоне. Машинное обучение может играть важную роль в большом количестве критически важных приложений, таких как распознавание изображений, обработка естественного языка, интеллектуальный анализ данных и экспертные системы. Цель ML — понять структуру данных, чтобы делать точные прогнозы на основе свойств этих данных. Интеллектуальные алгоритмы и обширные наборы данных — две важные вещи, необходимые для успешного применения машинного обучения в здравоохранении.
В то время как сектор здравоохранения трансформируется благодаря способности записывать огромные объемы информации об отдельных пациентах, люди не могут анализировать огромный объем собираемых данных. Машинное обучение позволяет автоматически находить закономерности и причины данных, что позволяет медицинским работникам перейти к персонализированному уходу, известному как точная медицина.
Диагностика в медицинской визуализации
ML применяется для выявления и диагностики заболеваний и других медицинских проблем. ML также дает предложения. При работе с предложениями, данными машинным обучением в диагностической ситуации, потребуется мнение врача, чтобы учесть конкретный контекст пациента.
Увеличение масштаба / Сбор медицинских данных с помощью краудсорсинга
В современном мире здравоохранения устройства Интернета вещей (IoT), такие как Fitbit, или существует множество способов, которые можно использовать для сбора огромного количества медицинских данных для анонимных источников. Машинное обучение помогает разобраться во всех этих данных.
Открытие наркотиков
От секвенирования следующего поколения до приложений в точной медицине машинное обучение играет различные роли в открытии и разработке лекарств как сейчас, так и в будущем. Первоначальный скрининг лекарств на ранней стадии и предварительное тестирование могут использовать системы машинного обучения, а также методы, используемые для прогнозирования эффективности лекарств. Неконтролируемое обучение также используется в точной медицине, чтобы лучше понять механизмы заболеваний и, следовательно, понять лучшие способы лечения этих заболеваний.
Роботизированная хирургия
Роботизированная хирургия не является чем-то новым, и технологии машинного обучения стремятся добавить к уже возможному использованию роботов для хирургических процедур. Преимущества роботизированной хирургии за счет замены людей-хирургов роботами позволяют оперировать в более ограниченном пространстве, с более мелкими деталями и резко снижают вероятность возникновения человеческих проблем, таких как дрожание рук. Основное внимание машинного обучения в роботизированной хирургии уделяется машинному зрению и используется для измерения расстояний с гораздо более высокой степенью точности или для идентификации определенных частей или органов внутри тела.
Лучевая терапия
Понимание и способность обнаруживать различия между здоровыми и раковыми тканями и клетками является ключом к созданию наиболее подходящих планов лечения. Это особенно верно для лучевой терапии, такой как лучевая терапия, где риск повреждения здоровых клеток особенно высок.
Персонализация лечения и оптимизация клинических испытаний
Персонализированные лекарства и методы лечения обсуждаются и обсуждаются уже много лет, однако благодаря технологическим достижениям в области медицинских устройств, искусственного интеллекта и машинного обучения такие методы лечения могут вскоре стать доступными. Технологии машинного обучения можно использовать для интерпретации больших объемов данных пациентов, собранных IoT и медицинскими устройствами, а затем использовать эти интерпретации для прогнозирования состояния или предложения лечения.
Использование технологии машинного обучения в клинических исследованиях, поскольку оно дает несколько преимуществ, включая определение идеальных групп кандидатов на основе таких факторов, как генетика. Это позволит сделать клинические исследования не только меньшими по размеру и, следовательно, более быстрыми и эффективными, но и намного менее затратными как с финансовой точки зрения, так и с точки зрения клинических ресурсов.
Пожалуйста, подпишитесь на нас и поставьте лайк:
Первоначально опубликовано на theleadershipsaga.com 6 февраля 2019 г.
