Машинное обучение (МО) – это быстро развивающаяся область, которая может произвести революцию в здравоохранении. Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа больших наборов данных о пациентах для выявления закономерностей и взаимосвязей, которые можно использовать для улучшения диагностики, лечения и профилактики заболеваний.

В этой статье мы рассмотрим пять последних разработок и выдающихся примеров использования машинного обучения в здравоохранении.

Диагностика болезни:

Алгоритмы машинного обучения используются для разработки систем, которые могут автоматически анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки, компьютерная томография и магнитно-резонансная томография. Это может помочь врачам более точно и быстро диагностировать заболевания. Например, Google AI разработал алгоритм машинного обучения, который может диагностировать диабетическую ретинопатию, основную причину слепоты, с точностью 90%.

Прогнозирование риска:

Алгоритмы машинного обучения также используются для прогнозирования риска развития у пациентов определенных заболеваний. Это может помочь врачам выявить пациентов с высоким риском и принять меры для предотвращения их заболевания. Например, алгоритм машинного обучения, разработанный Калифорнийским университетом в Сан-Франциско, может предсказать риск сердечного приступа с точностью 80%.

Персонализированная медицина:

Алгоритмы машинного обучения используются для разработки индивидуальных планов лечения пациентов. Это делается с учетом индивидуальных особенностей пациента, таких как его генетика, история болезни и образ жизни, для создания плана лечения, адаптированного к его конкретным потребностям. Например, алгоритм машинного обучения, разработанный компанией Subtle Medical, может прогнозировать, как пациенты будут реагировать на те или иные лекарства, что позволяет врачам персонализировать планы лечения.

Клиническая поддержка принятия решений:

Алгоритмы машинного обучения используются для разработки систем поддержки принятия клинических решений (CDSS), которые могут помочь врачам принимать более обоснованные решения. Эти системы используют алгоритмы машинного обучения для анализа данных пациентов и предоставления врачам рекомендаций по наилучшему курсу лечения. Например, алгоритм машинного обучения, разработанный компанией Insitro, может прогнозировать риск развития у пациентов сепсиса, опасного для жизни состояния, с точностью 90%.

Открытие наркотиков:

Алгоритмы машинного обучения используются для разработки новых лекарств и методов лечения. Это делается путем анализа больших наборов данных о пациентах для выявления закономерностей и взаимосвязей, которые можно использовать для разработки новых мишеней для лекарств. Например, алгоритм машинного обучения, разработанный фармацевтической компанией Pfizer, может идентифицировать новые мишени для лечения рака с точностью до 90 %.

Это всего лишь несколько примеров того, как машинное обучение сегодня используется в здравоохранении. Поскольку технология продолжает развиваться, мы можем ожидать появления еще более инновационных приложений машинного обучения в ближайшие годы.

Я надеюсь, что эта запись в блоге помогла вам лучше понять, как машинное обучение используется в здравоохранении. Если у вас есть какие-либо вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь оставлять комментарии ниже.