В современном мире все отрасли становятся цифровизированными. В том числе в сфере здравоохранения. В результате возможности сбора, проверки, интерпретации, совместного использования и распространения данных стали неотложным приоритетом.

Машинное обучение помогает технологиям, основанным на искусственном интеллекте (ИИ), решать проблемы, которые безудержная цифровизация ставит перед отраслью здравоохранения. В частности, машинное обучение может собирать и интерпретировать огромные объемы данных, как входящих, так и исходящих.

Машинное обучение может помочь организациям здравоохранения снизить расходы за счет эффективной работы, удовлетворить растущие медицинские потребности и оптимизировать комфорт и удовлетворенность пациентов.

Для пациентов машинное обучение может быть использовано практикующими врачами для более эффективного выявления и лечения заболеваний с персонализированным уходом и высокой точностью. К счастью, машинное обучение широко используется в сфере здравоохранения.

В этом руководстве будет показана взаимосвязь между машинным обучением и здравоохранением и подробно описано, как инновации могут принести пользу последнему.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — один из самых фундаментальных аспектов ИИ. Машинное обучение — это врожденная способность технологий фиксировать и интерпретировать шаблоны данных, чтобы помочь в принятии решений.

Проще говоря, машинное обучение — это то, как технологии и инновации обрабатывают и изучают новую информацию. Приложения, использующие машинное обучение, состоят из сложных математических и научных алгоритмов, по сути, это подробный набор процессов для выполнения конкретных задач.

Эти алгоритмы предназначены для ритмичной интерпретации данных независимо друг от друга без участия человека. В настоящее время алгоритмы машинного обучения повысили свою точность до такой степени, что программирование под руководством человека больше не требуется.

В основе машинного обучения лежат три основные категории:

  • Представление — подразумевает, что технология классифицируется на языке, который компьютер может обрабатывать и обрабатывать.
  • Оценка. В результате этой процедуры определяется, полезны ли классификации данных и могут ли они быть интерпретированы.
  • Оптимизация. Наконец, алгоритмы определяют идеальную модель для достижения наиболее точных результатов.

Самый узнаваемый пример машинного обучения можно найти в том, что люди используют каждый день: Google. Популярная поисковая система заработала огромную репутацию самого надежного ресурса в мире.

Фактически, Google даже является синонимом исследования чего-либо. Можно задаться вопросом, как Google может обрабатывать триллионы веб-сайтов и соответствующим образом ранжировать их на основе поисковых запросов или ключевых слов, которые люди используют для поиска информации, покупок в Интернете и поиска компаний.

Ответ заключается в том, что Google полагается на использование алгоритмов, основанных на искусственном интеллекте и машинном обучении. По сути, у Google есть единый алгоритм, который определяет цель поиска для каждого возможного ключевого слова.

Например, машинное обучение используется, чтобы различать, хочет ли человек что-то купить или найти дополнительную информацию, когда он вводит ключевое слово «плюшевый мишка» в строку поисковой системы.

Наконец, машинное обучение является неотъемлемой частью получения точных результатов поиска на основе того, что ищут пользователи Интернета. Алгоритмы Google обучаются каждый день на взаимодействии с людьми и делают это независимо друг от друга.

Это основа того, как работает машинное обучение, но это далеко не единственный способ его использования, особенно в сфере здравоохранения.

Какие существуют виды машинного обучения?

Опять же, машинное обучение позволяет технологиям учиться. Машинное обучение использовало базовые модели для решения проблем. Алгоритм машинного обучения будет меняться в зависимости от данных, которые он получает, и в результате машина будет обнаруживать новые закономерности.

В результате машинное обучение — это то, как машины адаптируются, и оно приводит к высокоточным результатам. Алгоритмы обычно строятся без участия человека. Ниже вы найдете различные типы машинного обучения, используемые в различных приложениях:

  • Обучение с учителем. Этот тип машинного обучения имеет место, когда данные передаются алгоритмам машинного обучения для получения точных результатов. Это будет оставаться наиболее используемым методом машинного обучения как минимум до 2022 года.
  • Неконтролируемое обучение.Алгоритмы могут легко выявлять шаблоны и интерпретировать данные без предварительной классификации. Неконтролируемое машинное обучение используется в различных приложениях. Его можно использовать для обнаружения неисправностей в заводских системах, чтобы снизить затраты на ремонт и замену за счет профилактического обслуживания.
  • Полууправляемое обучение.Этот тип машинного обучения находится между контролируемым и неконтролируемым обучением. Алгоритмы машинного обучения с полуучителем могут использовать как классифицированные, так и несекретные данные для устранения неполадок в моделях. Эта модель машинного обучения может быть использована для ускорения разработки новых лекарств.
  • Обучение с подкреплением. Машинное обучение с подкреплением обучает технологиям с помощью так называемой системы вознаграждений. Эти алгоритмы производят несколько выходных данных и вознаграждаются, когда они делают точный выбор. Подобно тому, как обучение с подкреплением используется для дрессировки домашних животных, домашнего скота и животных-поводырей, оно также может быть реализовано в машинном обучении.

Как машинное обучение используется в сфере здравоохранения?

Машинное обучение может повысить точность лечебных процедур и результатов лечения используя хитрые алгоритмы. Например, глубокое обучение — это тип машинного обучения, который воспроизводит деятельность человеческого мозга.

Он все чаще используется в медицинской визуализации и радиологии. В протоколах лечения рака нейронные сети могут учиться на входных данных без какого-либо контроля со стороны человека. Приложения глубокого обучения могут даже анализировать, распознавать и обнаруживать раковые новообразования на изображениях.

Более того, облачная инфраструктура и ускоренная скорость обработки активизируют алгоритмы машинного обучения, делая их более способными к наблюдению более мелких деталей и аномалий в медицинских изображениях за пределами человеческого глаза и, как результат, к обнаружению и лечению заболеваний.

Будущие инновации в области машинного обучения в здравоохранении будут продолжать развиваться и преобразовывать методы работы практикующих врачей. На данный момент машинное обучение можно использовать для диагностики диабетической ретинопатии быстрее, чем врач, и использовать прогностическую аналитику для анализа рецидива рака молочной железы на основе изображений и даже медицинских карт пациента.

Как машинное обучение улучшает информатику в здравоохранении?

Уже было сказано, как машинное обучение может повлиять на эффективность практикующих врачей. Инновация также играет важную роль в информатике здравоохранения:

Бухучет, ведение учета, делопроизводство:

Медицинские организации ежегодно обслуживают миллионы пациентов. Ведение точных записей имеет важное значение для соблюдения требований как штата, так и федерального уровня. Машинное обучение может применяться в информатике здравоохранения, особенно когда речь идет об электронных медицинских картах (EHR).

ИИ помогает сократить административные расходы и расходы на здравоохранение, улучшить уход за пациентами и оптимизировать организационные операции. Возьмем, к примеру, обработку естественного языка, которая позволяет врачам автоматически записывать клинические записи и обходить ручной ввод.

Алгоритмы машинного обучения могут даже улучшить приложения для управления электронными картами, чтобы обеспечить врачам точную поддержку принятия решений с помощью телепатических решений и анализа изображений.

Целостность данных:

К сожалению, если во входной информации о здравоохранении есть какие-либо пробелы, неточные результаты могут быть получены даже с помощью машинного обучения. Это может негативно повлиять на то, как врачи и другой персонал принимают решения.

По этой причине очень важно обеспечить подготовку точных данных ЭУЗ, прежде чем их можно будет эффективно использовать. Машинное обучение можно использовать для обеспечения целостности данных ЭМК до их ввода.

Это может быть достигнуто с гораздо меньшей погрешностью по сравнению с людьми.

Прогнозный анализ:

Прогнозный анализ в сочетании с медицинской информатикой и машинным обучением может улучшить результаты лечения пациентов, повысить эффективность принятия клинических решений и усовершенствовать основные процессы здравоохранения.

Потенциал машинного обучения помогает не только в интерпретации данных. Это нововведение также помогает прогнозировать результаты намного быстрее и эффективнее, чем даже самые опытные врачи.

Таким образом, машинное обучение может повлиять на отрасль здравоохранения следующим образом:

  • Электронные медицинские карты (EHR)
  • Выявление и диагностика заболеваний
  • Автоматические задачи поддержки пациентов
  • Роботизированная хирургия
  • Медицинская визуализирующая диагностика
  • Персонализированная медицина
  • Роботизированная автоматизация процессов (RPA)

Ниже вы подробно узнаете, как машинное обучение влияет на некоторые из них.

Каковы другие применения машинного обучения в здравоохранении?

Машинное обучение может улучшить оказание помощи пациентам. В основном это позволяет врачам выявлять и диагностировать новые заболевания. Как вы узнаете ниже, машинное обучение можно использовать и по-другому:

Выявление и диагностика заболеваний:

Алгоритмы машинного обучения могут точно отслеживать закономерности в данных о пациентах либо с помощью изображений, либо с помощью записей о пациентах. Недавние новости показали, что машинное обучение расширило доступ к здравоохранению в странах третьего мира, а также обеспечило дальнейшие инновации в выявлении и лечении рака.

Например, сообщалось, что алгоритмические модели глубокого обучения можно использовать для выявления возникновения рака молочной железы у пациентов на несколько лет вперед. На самом деле машинное обучение может определить исход рака кожи быстрее и точнее, чем самые опытные дерматологи.

Медицинская визуализация Диагностика:

МРТ и компьютерная томография обычно используются в сфере здравоохранения на самом базовом уровне. Тем не менее, эти сканы позволяют получить очень специфические разрешения, которые могут вызвать затруднения у опытных патологоанатомов и рентгенологов.

Машинное обучение доказало свою способность помогать врачам повышать свою точность и производительность. В частности, диагностика с помощью медицинских изображений, подкрепленная машинным обучением, может помочь врачам находить аномалии при сканировании, которые они не смогли бы увидеть естественным образом.

Роботизированная хирургия:

Машинное обучение может использовать данные о предыдущих операциях и записи пациентов в режиме реального времени для достижения высокой точности при использовании хирургических роботизированных инструментов. Преимущества включают менее инвазивные операции, машинную помощь и минимизацию человеческих ошибок.

Например, робототехника может помочь врачам в стрессовых ситуациях, обычно при операциях на позвоночнике и во время процедур по прочистке кровеносных сосудов. Машинное обучение также может помочь в планировании операций и рабочих процессов, необходимых при хирургических процедурах.

Задачи роботизированной поддержки пациентов:

Роботы, наделенные машинным обучением, могут улучшить реабилитацию пациентов. Например, эти роботы могут помочь парализованным пациентам со временем восстановить способность ходить.

Роботы также могут напоминать пациентам о необходимости принимать лекарства и проверять свое кровяное давление, а также предлагать помощь пожилым и больным людям.

Персонализированная медицина:

Генетические данные и электронные медицинские карты могут помочь улучшить персонализированный уход за пациентами. На самом деле у врачей нет времени для оценки всех своих данных, чтобы обеспечить наилучший персонализированный уход за пациентами.

Хорошая новость заключается в том, что машинное обучение может помочь. Он может использовать прогностический анализ и большие данные, чтобы делать более точные суждения и помогать врачам оказывать персонализированную помощь при самых специфических заболеваниях.

Этичны ли приложения машинного обучения?

То, как машинное обучение используется в здравоохранении, действительно повышает эффективность диагностики, лечения и индивидуального ухода. Хотя есть некоторые этические опасения. Цифровизация отрасли здравоохранения не сделала ничего, чтобы развеять опасения по поводу соответствия машинного обучения стандартным этическим условиям.

Эти этические проблемы включают:

Обмен информацией о пациенте:

Конфиденциальность данных пациентов является серьезной проблемой в отрасли здравоохранения. В федеральных законах четко указано, что пациент должен дать согласие на распространение и распространение информации о пациенте.

Машинное обучение опирается на данные, независимо от того, контролируют ли люди их интеграцию или нет. Многие задаются вопросом, могут ли пробелы в безопасности по-прежнему приводить к утечке данных и проблемам с соблюдением требований.

Законы также запрещают врачам делиться медицинскими картами пациента с другими врачами. Как машинное обучение может усугубить эту проблему, еще неизвестно.

Автономия пациента:

В конечном счете, люди сами решают, как будет проходить их лечение. Врачи традиционно имеют некоторое влияние, но машинное обучение может помочь им принимать более точные решения, чтобы помочь пациенту.

В результате могут возникнуть некоторые проблемы, когда пациенты не согласны с логическими данными, которые производит машинное обучение. В этом случае врачи столкнутся с этической дилеммой: доверять своим данным или выполнять пожелания пациента.

Безопасность пациентов:

Машинное обучение имеет гораздо меньшую погрешность по сравнению с людьми. Тем не менее, многие люди по-прежнему беспокоятся, если машина решит их судьбу. Это создает еще одну дилемму, особенно потому, что машинное обучение основано на вводе данных, которые могут быть неверными.

Ошибочные данные могут свести на нет силу машинного обучения и помешать хирургическим процедурам, диагностике и лечению. Эти ошибки, хотя и встречаются редко, могут привести к юридическим проблемам, если они возникнут.

Интересуетесь машинным обучением в здравоохранении?

Индустрия здравоохранения несет ответственность за спасение миллиардов жизней по всему миру. По этой причине практикующим врачам доверяют самые передовые технологии, основанные на машинном обучении.

Если вам интересно, как эту технологию можно использовать в вашей организации, и вы не знаете, с чего начать, вы обратились по адресу. В Dev.co мы гордимся тем, что являемся одним из самых квалифицированных разработчиков медицинских технологий в стране.

Свяжитесь с нами сегодня, чтобы поговорить с членом нашей команды и узнать больше о потенциальных приложениях машинного обучения в вашей организации.

Первоначально опубликовано на https://dev.co 31 января 2022 г.