Машинное обучение неуклонно внедряется в экосистему здравоохранения. От диагностики и лечения до административных приложений машинное обучение готово произвести революцию в экосистеме здравоохранения. Несмотря на это, методы реализации будут сильно влиять на уровень его восприятия.
Машинное обучение может как увеличить, так и улучшить медицинские услуги за счет повышения точности решений, прогнозов и моделирования, основанных на данных, и в то же время увеличить доход.
Медицинские учреждения производят 50 петабайт данных в год, из которых 95% этих данных никогда не анализируются, поэтому большая часть информации никогда не получается. Некоторые из этих идей включают административные данные, которые помогут сократить потери, мошенничество и возмещение ресурсов. В то время как другие медицинские идеи помогут персонализировать медицину и трансформировать лечение заболеваний.
Прогнозируется, что использование усовершенствованных технологий, таких как ML, значительно повысит эффективность в области медицины, однако, похоже, возникают проблемы этики, конфиденциальности и подотчетности. Тем не менее, внедрение ML в первую очередь в управление здравоохранением, вероятно, повысит доверие к моделям ИИ, поскольку есть доказанные доказательства повышения эффективности в других областях управления.
