В настоящее время весь мир переживает период испытаний в связи с внезапным кризисом в области здравоохранения. Это привело к цифровой революции в сфере здравоохранения. Увеличение объемов данных и принятие сложных решений в сфере здравоохранения делает управление данными важным аспектом. Произошел взрыв данных, и происходят замечательные преобразования. Сегодня примерно 30% мировых данных генерируется сектором здравоохранения. Кроме того, согласно одной из статей внутреннего медицинского журнала Кашлина и др., прогнозируется, что совокупный годовой темп роста данных для сектора здравоохранения достигнет 36%. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/imj.13661
Машинное обучение — это подкласс искусственного интеллекта, который используется в различных отраслях для выявления закономерностей и принятия важных решений. Машинное обучение имеет множество вариантов использования в секторе здравоохранения для преодоления различных проблем, возникающих в результате изменений в региональных системах здравоохранения. Алгоритмы машинного обучения имеют большой потенциал в здравоохранении.
Давайте проверим некоторые конкретные варианты использования
Оптимальное распознавание символов (OCR)
OCR — это способ прямой идентификации и захвата данных из неструктурированных данных. Он в основном используется для автоматического заполнения онлайн-баз данных и форм. Данные, идентифицированные с помощью OCR, можно сохранить для дальнейшего использования. Кроме того, автоматическая обработка таких документов, как счета-фактуры, значительно упрощает выполнение задач пациентами и персоналом больницы. Благодаря постоянному развитию искусственного интеллекта и машинного обучения OCR становится все более точным и предоставляет врачам более полную информацию. Это поможет создать надлежащую надежную архитектуру, в которой приоритет отдается клиентам, а также повысит внимание профессионалов к другим важным аспектам.
Обнаружение наркотиков
Инструменты и методы машинного обучения можно применять на разных этапах разработки лекарств, чтобы улучшить исследовательский процесс и сократить расходы, связанные с клиническими испытаниями. В последнее время алгоритм обучения машины опорных векторов (SVM) стал популярным для приложений, используемых в процессе открытия лекарств, таких как классификация соединений, поиск новых активных соединений и прогнозирование свойств. Прогнозируется, что даже в будущем использование SVM будет расти, это может включать комбинирование различных подходов. Другие модели машинного обучения, такие как моделирование классификации Random Forest, можно использовать для прогнозирования активности и бездействия лекарств.
Медицинская визуализация
Глубокое обучение широко используется для изучения сложных шаблонов, поскольку оно также упрощает процесс разработки функций. Определение признаков с помощью глубокого обучения помогает исследователям делать свои исследования быстрее и надежнее, а также выдвигать новые идеи. Сверточная нейронная сеть стала современным методом обработки изображений. Более глубокие сети, применяемые с методами уменьшения проблем с исчезающим градиентом, позволили повысить эффективность обучения данных.
Есть ли какие-либо проблемы? Определенно да!
Существуют различные другие варианты использования, такие как прогностический подход к лечению, сбор данных и многое другое, но есть и различные проблемы, о которых необходимо позаботиться. Нельзя подвергать риску здоровье пациентов, поэтому необходимо обеспечить надлежащую предварительную обработку данных, предоставляемых алгоритму машинного обучения, поскольку это может иметь опасные последствия. Разработка и внедрение алгоритма машинного обучения в медицинский рабочий процесс — непростая задача. Необходимо разработать надлежащие инструменты машинного обучения, которые кажутся возможными для использования в секторе здравоохранения.
