Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения внесли значительный вклад в отрасль здравоохранения. Моделирование временных рядов включает анализ временных данных для облегчения ранней диагностики, скрининга, мониторинга и группирования пациентов с аналогичными клиническими результатами. Это позволяет специалистам в области здравоохранения выявлять закономерности, выявлять аномалии и прогнозировать прогрессирование заболевания для своевременных вмешательств и составления индивидуальных планов лечения. Наряду с этим определенным техническим аспектом построения модели также обсуждались выбор модели, интерпретируемость, оценка неопределенности и методы борьбы с ней. с предварительной обработкой данных.
Динамическое прогнозирование является важным приложением в здравоохранении, учитывая проблемы, связанные с динамическими потоками данных. С нерегулярными обновлениями, структурированными и неструктурированными данными и многочисленными заболеваниями традиционный анализ терпит неудачу. Модели динамического прогнозирования на основе AI/ML используют модели прогрессирования заболевания и доступные электронные медицинские записи для прогнозирования траектории заболевания на индивидуальном уровне. Это позволяет медицинским работникам оценивать будущие риски, включая смертность, рецидив, сопутствующие заболевания и осложнения, улучшая уход за пациентами и планирование лечения.
Однако рекомендуется, чтобы модели, основанные на внимании, сохраняли интерпретируемость и фокусировались на этапах, поскольку традиционные модели глубокого обучения могут не иметь интерпретируемости или давать неинтерпретируемые прогнозы.
Современные решения, такие как SimplEx, позволяют пользователям выбирать примеры для объяснения прогнозов модели, расширяя научное содержание и помогая отлаживать модели.
Анализ выживания, также известный как анализ времени до события, имеет решающее значение в исследованиях в области здравоохранения. Традиционные подходы основаны на статических данных, но машинное обучение позволяет анализировать данные о времени до события в динамических настройках. Усовершенствованные модели, такие как Dynamic-DeepHit, учитывают изменения состояния пациента с течением времени, что позволяет делать более точные прогнозы и персонализированные рекомендации по лечению. Еще одним таким методом является кластеризация и фенотипирование, которые могут играть решающую роль в здравоохранении, группируя похожих пациентов на основе клинических результатов. Эти методы дают представление о прогрессировании заболевания и помогают в разработке усовершенствованных прототипов, облегчая разработку индивидуальных планов лечения и улучшение управления пациентами. Нейронные сети можно использовать для изучения ценности достижения баланса между производительностью и стоимостью зондирования, тем самым обеспечивая активный и информированный выбор зондирования.
Ранняя диагностика представляет собой сложную проблему в здравоохранении, часто приводящую к поздней диагностике заболевания. Подходы машинного обучения могут обеспечить количественное понимание прогрессирования заболевания с течением времени, что позволяет не только предсказывать или прогнозировать события, но и путем моделирования стадий заболевания на основе наблюдений с использованием таких методов, как скрытые марковские модели или модели, основанные на внимании, для более глубокого понимания прогрессирование заболевания может быть получено.
Таким образом, обсуждаемые темы подчеркивают критическую роль ИИ/МО в здравоохранении. Эти приложения решают проблемы, связанные с динамическими данными, прогрессированием заболевания, персонализированным лечением, интерпретируемостью моделей и оценкой неопределенности. Используя эти методы, медицинские работники могут принимать решения на основе данных, улучшать результаты лечения пациентов и продвигать медицинские исследования.
