С точки зрения как занятости, так и доходов, здравоохранение превратилось в одну из самых важных отраслей в Индии. Сектор здравоохранения адаптируется ко времени. Машинное обучение алгоритмы в здравоохранении имеют большие перспективы, учитывая данные, собранные для каждого пациента. Поэтому неудивительно, что машинное обучение в настоящее время успешно используется в ряде приложений здравоохранения.

Многие различные задачи могут быть решены с использованием методов машинного обучения. С точки зрения того, как машинное обучение используется в сфере здравоохранения.

1. Системы поддержки принятия решений

Технологии поддержки принятия клинических решений помогают анализировать огромные объемы данных, чтобы точно определить состояние, выбрать последующую фазу лечения, выявить любые потенциальные проблемы и повысить эффективность лечения пациентов в целом. Алгоритмы машинного обучения обучения могут предоставлять важную медицинскую информацию без необходимости ее активного поиска.

2. Медицинская визуализация

Рентгеновские снимки являются аналогом медицинского изображения. Это ограничило использование технологий для выявления аномалий, классификации случаев и проведения исследований общих заболеваний. Однако этот процесс стал более цифровым, что увеличивает перспективы для таких видов анализа данных анализа, в том числе с использованием машинного обучения обучения. Это делается с помощью Image обработки, которая представляет собой метод анализа изображений с помощью различных сложных алгоритмов.

Одним из хорошо известных успешных примеров машинного обучения обучения в здравоохранении является проект InnerEye от Microsoft. Первоначально его внимание было сосредоточено на трехмерных рентгенологических изображениях, где инструменты ML были созданы для дифференциации здоровых клеток и опухолей.

3. Персонализированный

Каждый случай уникален, что делает медицину такой сложной и ресурсоемкой специальностью. У людей часто бывает несколько заболеваний, которые необходимо лечить одновременно. На основе предыдущей истории пациента и полученных данных ML может принять решение о лечении, а также выбрать правильное лекарство.

Компания IBM поняла это, разработав свою систему Watson Oncology, которая использует историю болезни пациента для создания нескольких возможных вариантов лечения.

4. Стратегия лечения на основе прогноза

Раннее выявление самых смертельных заболеваний может значительно повысить вероятность успешного выздоровления. Кроме того, это позволяет предвидеть возможное ухудшение состояния пациента.

Поскольку его можно использовать для точного прогнозирования некоторых из самых смертельных заболеваний у пациентов из группы риска, машинное обучение обучение играет важную роль в здравоохранении. Сюда входит выявление симптомов диабета (с использованием наивного байесовского алгоритма), заболеваний печени и почек, а также онкологии.