Праджвал Д. У., увлеченный наукой о данных в AlmaBetter.

Как мы все знаем, машинное обучение используется практически во всех областях. В этой статье мы изучим, как использовать машинное обучение в сфере здравоохранения, рассмотрим основные варианты использования и преимущества. И, также глядя некоторые приложения.

За последние 10 десятилетий быстрый прогресс в области санитарии, фармакологии и медицины привел к экспоненциальному росту ожидаемой продолжительности жизни во всем мире.

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения призваны повысить эффективность оказания медицинской помощи и освободить время медицинских работников для более важных задач.

Что такое машинное обучение в здравоохранении?

Машинное обучение в здравоохранении используется для извлечения информации из больших наборов медицинских данных для улучшения принятия решений врачами, улучшения результатов лечения пациентов, автоматизации повседневных рабочих процессов медицинских работников, ускорения медицинских исследований и повышения операционной эффективности.

Какие алгоритмы машинного обучения чаще всего используются в здравоохранении?

Вот самые популярные алгоритмы машинного обучения в здравоохранении — логистическая регрессия, SVM (машины опорных векторов) и ANN (искусственная нейронная сеть). Давайте получим некоторое представление об этих алгоритмах.

1. Логистическая регрессия

Логистическая регрессия обычно используется для предсказания того, какой результат из двух может произойти. Его бинарная природа делает его сравнительно простым в реализации, поэтому он является одним из самых популярных алгоритмов машинного обучения в здравоохранении. Помимо прогнозирования вероятности результата, логистическая регрессия позволяет пользователям увидеть, насколько важна каждая переменная для конечного результата. Медицинские работники используют логистическую регрессию для медицинской диагностики, лечения пациентов из группы риска и корректировки планов поведения.

2. Машины опорных векторов

В отличие от алгоритмов линейной регрессии, машины опорных векторов (SVM) обычно используются для задач классификации. Проще говоря, чем дальше точки данных от оси y на графике ниже, тем выше вероятность того, что они принадлежат к соответствующим классам. SVM часто используются для классификации данных из неполных наборов данных с пропущенными значениями и могут применяться для ряда задач здравоохранения, включая разработку лекарств, прогнозирование приверженности лечению, а также сегментацию изображений и текста.

3. Искусственная нейронная сеть

Искусственную нейронную сеть (ИНС) часто называют наиболее очеловеченным алгоритмом машинного обучения. ИНС последовательно фильтруют поступающую информацию на основе заданных параметров и обычно требуют минимального участия человека при обучении. В контексте здравоохранения они часто используются для медицинской визуализации в радиологии, а также для распознавания текста и речи.

Примеры использования машинного обучения в сфере здравоохранения

  1. Модификация поведения пациента
  2. Виртуальный уход
  3. Медицинская визуализация
  4. Выявление пациентов с высоким риском
  5. Роботизированная хирургия
  6. Открытие лекарств
  7. Оптимизация управления больницей
  8. Медицинская диагностика
  9. Прогноз вспышки болезни
  10. Медицинская страховка

Преимущества машинного обучения в сфере здравоохранения

Вот некоторые из преимуществ, которые организации здравоохранения получают, внедряя машинное обучение.

  1. Автоматизированные рутинные задачи
  2. Улучшенное принятие решений
  3. Улучшенный опыт пациента
  4. Снижение эксплуатационных расходов
  5. Улучшение результатов лечения пациентов
  6. Расширенный доступ к здравоохранению
  7. Ускоренные инновации
  8. Повышение удовлетворенности персонала
  9. Усовершенствованное управление данными и снижение рисков

Применение машинного обучения в здравоохранении

В то время как новые приложения машинного обучения появляются постоянно, наиболее распространенные приложения в здравоохранении сосредоточены на повышении качества медицинской помощи и результатов лечения пациентов. Из-за широкого применения машинного обучения в здравоохранении вы можете выбрать область специализации. Понимание различных применений машинного обучения в здравоохранении (например, перечисленных ниже) может помочь вам найти концентрацию, которая лучше всего соответствует вашим личным интересам и карьерным целям.

  • Прогнозирование заболеваний: вы можете использовать машинное обучение, чтобы находить тенденции, создавать связи и делать выводы на основе больших наборов данных. Это может включать прогнозирование вспышек заболеваний в сообществах и отслеживание привычек, ведущих к заболеванию пациентов.
  • Визуализация биомедицинских данных. Вы можете использовать машинное обучение для создания трехмерных визуализаций биомедицинских данных, таких как последовательности РНК, структура белка и геномные профили.
  • Улучшенная диагностика и идентификация заболеваний. Выявляйте ранее нераспознаваемые модели симптомов и сравнивайте их с большими наборами данных, чтобы диагностировать заболевания на более ранних стадиях их развития.
  • Более точные медицинские записи: сохраняйте актуальные, точные медицинские записи пациентов и легко переносите их между клиниками, врачами и медицинским персоналом.
  • Хирургия с помощью ИИ. Поддержите хирургов, выполняя сложные задачи во время операции, предоставляя хирургам лучший обзор области, в которой они работают, и моделируя, как выполнять процедуры.
  • Индивидуальные варианты лечения. Вы можете использовать машинное обучение для анализа мультимодальных данных и принятия индивидуальных решений на основе всех возможных вариантов лечения.
  • Улучшение медицинских исследований и клинических испытаний. Вы можете использовать машинное обучение для улучшения отбора участников для клинических испытаний, процедур сбора данных и анализа результатов.
  • Разработка лекарств: вы можете использовать машинное обучение, чтобы определить потенциальные пути для новых лекарств и разработать инновационные лекарства для лечения различных заболеваний.

Заключение

Наконец-то мы в конце, сегодня мы понимаем, как использовать машинное обучение в отделе здравоохранения. Мы также рассмотрим варианты использования, преимущества и приложения. В то время как польза машинного обучения в здравоохранении очевидна и бесспорна.

Чтобы машинное обучение и искусственный интеллект могли решить устаревшие проблемы здравоохранения, крайне важно перейти от тестов и пилотных проектов к использованию машинного обучения как полнофункциональной возможности.