Машинное обучение в медицине в последнее время попало в заголовки газет, поскольку оно улучшает диагностику, прогнозирует результаты и только начинает касаться поверхности индивидуального ухода.
Поскольку здравоохранение генерирует большие объемы данных, задача состоит в том, чтобы собрать эти данные и эффективно использовать их для анализа, прогнозирования и лечения. Машинное обучение позволяет создавать модели для быстрого анализа данных и получения результатов, используя исторические данные и данные в реальном времени. Благодаря машинному обучению поставщики медицинских услуг могут принимать более обоснованные решения о диагнозах пациентов и вариантах лечения, что приводит к общему улучшению медицинских услуг. Раньше медицинским работникам было сложно собирать и анализировать огромный объем данных для эффективных прогнозов и лечения, поскольку не было доступных технологий или инструментов. Теперь с машинным обучением это стало относительно легко, поскольку технологии больших данных достаточно зрелы для широкомасштабного внедрения.
Роботизированная хирургия
Хотя не все процедуры роботизированной хирургии включают машинное обучение, некоторые системы используют компьютерное зрение с помощью машинного обучения для определения расстояний или определенной части тела, например, для определения волосяных фолликулов для трансплантации на голове в случае операции по пересадке волос. Кроме того, машинное обучение в некоторых случаях используется для стабилизации движений роботизированных конечностей при получении указаний от людей-контроллеров.
Прогноз заболевания
Современный подход к здравоохранению заключается в предотвращении заболевания с помощью раннего вмешательства, а не в лечении после постановки диагноза. Традиционно терапевты или врачи используют калькулятор риска для оценки возможности развития болезни. Но благодаря недавнему развитию таких технологий, как большие данные и машинное обучение, стало возможным получать более точные результаты для прогнозирования заболеваний. Врачи объединяются со статистиками и учеными-компьютерщиками, чтобы разработать более совершенные инструменты для прогнозирования заболеваний. Эксперты в этой области работают над методологиями выявления, разработки и тонкой настройки алгоритмов и моделей машинного обучения, которые могут давать точные прогнозы. Чтобы разработать надежную и более точную модель машинного обучения, мы можем использовать данные, собранные в ходе проведенных исследований, демографические данные пациентов, медицинские записи и другие источники.
Открытие наркотиков
Открытие и разработка лекарств — очень дорогостоящая и трудоемкая работа. Как правило, разработка нового лекарства занимает более 10 лет, чтобы выйти на рынок, и стоит примерно около 2,6 миллиарда долларов, по данным Центра изучения разработки лекарств Тафтса.
Поскольку фармацевтические компании не могут предсказать потенциальное воздействие лекарственного соединения на целевые и нецелевые молекулы, используя традиционные вычислительные технологии, шансы на неудачу лекарства выше в клинических испытаниях. Этот сценарий делает поиск лекарств очень дорогостоящим и трудоемким процессом. В этом случае лучшие методы прогнозирования с использованием машинного обучения могут сэкономить много ресурсов.
Подход, основанный на машинном обучении, с учетом большого объема клинических данных для одобренных и не прошедших испытания препаратов для выявления токсичного соединения, которое может вызывать побочные эффекты, может сэкономить много ресурсов до начала клинических испытаний.
Предложения по лечению
Диагностика — очень сложный процесс, и он включает, по крайней мере, на данный момент, множество факторов, которые машины в настоящее время не могут сопоставить и понять; однако мало кто сомневается, что машина может помочь врачам принимать правильные решения при диагностике и лечении, просто служа расширением научных знаний.
Персонализированная медицина
Перспектива персонализированной медицины — это мир, в котором рекомендации по здоровью и лечению каждого человека разрабатываются с учетом его истории болезни, генетического происхождения, прошлых состояний, диеты, уровня стресса и многого другого.
Хотя в конечном итоге это может быть применимо к незначительным условиям, это, вероятно, окажет большую часть своего первоначального воздействия в ситуациях с высокими ставками.
Понятно, что машинное обучение добавляет еще одну стрелу в колчан принятия клинических решений. Это несколько потенциальных областей, в которых машинное обучение может помочь отрасли здравоохранения во многих сценариях. Мы видим, что с приложениями ML сегмент здравоохранения и медицины может перейти в новую область и полностью преобразовать операции здравоохранения. По мере того, как большие наборы данных начинают запускать машинное обучение, мы можем улучшить уход более конкретными способами.
