Как машинное обучение произвело революцию в сфере здравоохранения

По всему миру различные больницы используют сложные технологии и процессы с помощью высококвалифицированных администраторов. Но это непростая задача! Управление таким высокопроизводительным оборудованием по-прежнему может быть кошмаром для работников здравоохранения, у которых уже есть проблемы с нехваткой времени.

Только автоматизация может творить здесь чудеса. Существуют определенные рутинные задачи, которые может механизировать только машинное обучение, например автоматическое выставление счетов, документирование и административные процессы.

С появлением автоматизации стало легче диагностировать заболевания и лечить пациентов более качественно и эффективно. Мы можем с уверенностью сказать, что машинное обучение призвано преобразовать отрасль здравоохранения наряду с другими смежными отраслями, такими как медицина, фармацевтика и т. д. Давайте посмотрим, как машинное обучение произвело революцию в различных сегментах отрасли здравоохранения.

Помогает в лучевой терапии и радиологии.

Различные сканирования, такие как КТ и МРТ, проводимые для радиологического исследования и анализа, довольно громоздки и отнимают много времени. Они помогают определить различие между инфекционными и здоровыми тканями, что, если их делают люди, сопряжено с большой вероятностью ошибок и неправильного диагноза. Именно здесь на сцену выходит машинное обучение. Алгоритмы машинного обучения могут помочь ускорить процесс и повысить точность процедуры лучевой терапии.

Машинное обучение может предоставить практикующим врачам и врачам эффективную информацию, которая поможет улучшить диагностику и точное обнаружение опухолей. Кроме того, МО также может помочь в прогнозировании реакции на лучевую терапию для создания персонализированного трекера лечения. В последнее время алгоритмы машинного обучения также используются для анализа медицинских изображений и получения медицинской информации для точной диагностики заболеваний.

Фактически, глубокое обучение также используется для отслеживания роста рака легких с помощью компьютерной томографии, которая способна выявить заболевание на начальной стадии и предоставить эффективные решения для медицинского использования.

Помогает в выявлении заболеваний и открытии лекарств.

Различные системы здравоохранения генерируют достаточное количество данных и информации для прогнозирования заболеваний. Но это не то! Огромное количество неструктурированных данных не может дать значимого понимания фактического расстройства.

С этой целью алгоритмы машинного обучения используются для обнаружения следов заболеваний в массовом масштабе. Это достигается за счет того, что системы могут учиться и делать определенные прогнозы на основе некоторых обработанных данных, которые были доступны ранее.

Эти прогнозы можно использовать для анализа химических соединений, которые в конечном итоге могут помочь в открытии лекарств. Благодаря этому можно сэкономить много времени во время экспериментов и исключить повторяющуюся работу. Благодаря использованию алгоритмов машинного обучения стало сравнительно легче выявлять симптомы критического заболевания, а вероятность выживания также возросла. Короче говоря, МО улучшает существующие очистные сооружения и процессы.

Например, используя алгоритмы машинного обучения, такие как прогнозная аналитика, IBM объединила усилия с Teva Pharmaceutical, чтобы изучить новые варианты лечения заболеваний центральной нервной системы и респираторных заболеваний, которые работают на IBM Watson Health Cloud.

Использование точной медицины

Последней тенденцией является прецизионная медицина, которая в первую очередь вращается вокруг практики здравоохранения, специфичной для конкретного пациента. Итак, из чего же оно состоит? Это состоит из анализа наследственной информации пациента, истории его здоровья, условий окружающей среды и предпочтений для диагностики фактического заболевания и обеспечения последующего лечения.

В этом сценарии алгоритмы машинного обучения используются для анализа данных пациента и выявления важнейших факторов, таких как генетический анамнез и предрасположенность к заболеваниям. Это может помочь точно определить фактическую степень успеха или неудачи лечения.

Однако методы машинного обучения также помогают использовать геномные и молекулярные данные, которые напрямую помогают врачам предоставлять пациентам более качественные лечебные учреждения и до глубины души понимать механизмы заболевания. Кроме того, МО также помогает выявлять заболевания, которые могут возникнуть в ближайшем будущем, и рекомендовать решения для предотвращения этих недугов.

Модернизированная система управления больницей

Машинное обучение похоже на новую волну, которая может привести к серьезным изменениям в традиционной системе управления больницей. Этого можно добиться путем автоматизации рутинных задач, таких как процедуры приема и выставления счетов в больницах, тщательный мониторинг состояния пациентов, административные процессы и т. д.

С внедрением методов МО в больницах и медицинских центрах стало сравнительно проще отслеживать местоположение пациента в режиме реального времени. Методы машинного обучения, такие как прогнозная аналитика, помогают предоставлять непрерывный поток отчетов о состоянии здоровья пациентов в режиме реального времени. Помимо этого, МО также можно использовать для автоматизации немедицинских операций, которые могут включать в себя ведение домашнего хозяйства, стирку, аптеку и доставку еды.

Еда на вынос

Учитывая, что нынешнее поколение цифрового здравоохранения в первую очередь фокусируется на благополучии и хорошем здоровье, а не на медицинских недугах или расстройствах. Мы можем подразумевать, что включение машинного обучения в отрасль здравоохранения обеспечивает улучшение качества обслуживания пациентов, улучшение управления общественным здравоохранением, что в некотором смысле помогает снизить затраты и расходы за счет автоматизации человеческого труда.

В настоящее время мы переживаем революционную эпоху, когда следующим шагом в здравоохранении является успешное сотрудничество практикующих врачей, врачей и врачей с машинами.

Это приведет к инновационной революции с эффективным, точным и современным уходом и лечением в сфере здравоохранения.