Koneoppiminen terveydenhuollossa

Koneoppimisen todelliset sovellukset terveydenhuollossa

Terveydenhuoltoala on aina hyötynyt tekniikan kehityksestä ja sen tarjonnasta. Sydämentahdistimista ja röntgensäteistä sähköisiin elvytyksiin ja muuhun terveydenhuolto on pystynyt tuomaan yhteiskunnalle ja sen kehitykselle valtavasti lisäarvoa teknologian roolin ansiosta. Kehitystä viedään eteenpäin tässä kehitysvaiheessa tekoäly (AI) ja siihen liittyvät tekniikat, kuten koneoppiminen, syväoppiminen, NLP, Ja enemmän.

Tekoäly ja koneoppimiskonseptit auttavat enemmän kuin kuviteltavissa olevia lääkäreitä ja kirurgeja pelastamaan arvokkaita ihmishenkiä saumattomasti, havaitsemaan sairauksia ja huolenaiheita jo ennen niiden tuloa, hallitsemaan potilaita paremmin, osallistumaan tehokkaammin toipumisprosessiin ja paljon muuta. Tekoälylähtöisten ratkaisujen ja koneoppimismallien kautta organisaatiot ympäri maailmaa pystyvät toimittamaan terveydenhuoltoa ihmisille paremmin.

Mutta miten nämä kaksi teknologiaa oikeuttavat sairaaloita ja terveydenhuollon tarjoajia? Mitkä ovat todellisia konkreettisia käyttötapauksia, jotka tekevät niistä väistämättömiä? Otetaanpa selvää.

Koneoppimisen rooli terveydenhuollossa

Aloittamattomille koneoppiminen on tekoälyn osajoukko, jonka avulla koneet voivat itsenäisesti oppia käsitteitä, käsitellä tietoja ja tuottaa halutut tulokset. Koneoppimismallit oppivat käsittelemään tietoja ehtojen ja lausekkeiden avulla ja saavuttamaan tuloksia erilaisten oppimistekniikoiden, kuten valvomattoman, valvotun oppimisen jne. Avulla. Tämä tekee niistä ihanteellisia ennaltaehkäisevien ja ennustavien oivallusten laatimiseen.

Koneoppimisen rooli terveydenhuollossa Nämä oivallukset auttavat valtavasti terveydenhuollon organisaation ja hallinnon puolella, kuten potilas- ja vuodehallinta, etävalvonta, tapaamisten hallinta, tehtävälistan luominen ja paljon muuta. Päivittäin terveydenhuollon ammattilaiset käyttävät 25% ajastaan ​​tarpeettomiin tehtäviin, kuten asiakirjahallintaan ja päivitykseen sekä korvausvaatimusten käsittelyyn, mikä estää heitä tarjoamasta terveydenhuoltoa tarpeen mukaan.

Koneoppimismallien käyttöönotto voisi tuoda automaatiota ja eliminoida ihmisen väliintulon paikoissa, joissa niitä vähiten tarvitaan. Lisäksi koneoppiminen auttaa myös optimoimaan potilaiden sitoutumista ja toipumista lähettämällä potilaille oikea -aikaisia ​​hälytyksiä ja ilmoituksia lääkkeistään, tapaamisistaan, raporttien keräämisestä ja muusta.

Näiden hallinnollisten etujen lisäksi koneoppimisesta on muitakin käytännön etuja terveydenhuollon. Tutkitaan, mitä ne ovat.

Keskustellaan AI -koulutustietovaatimuksestasi tänään.

Koneoppimisen todelliset sovellukset

Taudin havaitseminen ja tehokas diagnoosi

Yksi suurimmista koneoppimisen käyttötapauksista terveydenhuollossa on sairauksien varhainen havaitseminen ja tehokas diagnosointi. Perinnöllisten ja geneettisten häiriöiden ja tiettyjen syöpätyyppien kaltaisia ​​huolenaiheita on vaikea tunnistaa varhaisessa vaiheessa, mutta hyvin koulutetuilla koneoppimisratkaisuilla ne voidaan havaita tarkasti.

Tällaisia ​​malleja koulutetaan vuosien ajan tietokonenäöstä ja muista tietojoukoista. Heidät on koulutettu havaitsemaan pienimmätkin poikkeavuudet ihmiskehossa tai elimessä saadakseen ilmoituksen lisäanalyysistä. Hyvä esimerkki tästä käyttötapauksesta on IBM Watson Genomic, jonka kognitiivisella laskennalla toimiva genomipohjainen sekvensointimalli mahdollistaa nopeammat ja tehokkaammat tavat ongelmien diagnosoimiseksi.

Terveystietojen tehokas hallinta

Kehityksestä huolimatta sähköisten terveystietojen ylläpito on edelleen huolestuttavaa terveydenhuollon alalla. Vaikka on totta, että siitä on tullut paljon helpompaa verrattuna siihen, mitä aiemmin käytimme yhdessä, terveystiedot ovat edelleen kaikkialla.

Tämä on melko ironista, koska terveystiedot on keskitettävä ja virtaviivaistettava (unohdetaan myös yhteentoimiva). Kuitenkin monet tärkeät yksityiskohdat, jotka puuttuvat tietueista, ovat joko lukittuja tai vääriä. Koneoppimisen vaikutus kuitenkin muuttaa näitä kaikkia, kun MathWorksin ja Googlen projektit auttavat jopa offline -tietueiden automaattisessa päivityksessä käsialan tunnistustekniikoiden avulla. Näin varmistetaan, että terveydenhuollon ammattilaiset eri aloilla saavat ajoissa pääsyn potilastietoihin tehdäkseen työnsä.

Diabeteksen tunnistus

Diabeteksen kaltaisen sairauden ongelma on se, että monilla ihmisillä on se pitkään ilman oireita. Joten kun he todella kokevat diabeteksen oireet ja vaikutukset ensimmäistä kertaa, on jo melko myöhäistä. Tällaiset tapaukset voitaisiin kuitenkin estää koneoppimismallien avulla.

Järjestelmää, joka perustuu algoritmeihin, kuten Naive Bayes, KNN, päätöksenteko ja paljon muuta, voitaisiin käyttää terveystietojen käsittelyyn ja diabeteksen alkamisen ennustamiseen yksilön iän, elämäntapavalintojen, ruokavalion, painon ja muiden tärkeiden yksityiskohtien perusteella. Samaa algoritmia voitaisiin käyttää myös maksasairauksien tarkkaan havaitsemiseen.

Käyttäytymisen muuttaminen

Terveydenhuolto on sairauksien ja sairauksien hoidon ulkopuolella. Kyse on yleisestä hyvinvoinnista. Usein me ihmisinä paljastamme enemmän itsestämme ja siitä, mitä käymme läpi ruumiillisilla eleillämme, asennoillamme ja yleisellä käyttäytymisellämme. Koneoppimiseen perustuvat mallit voivat nyt auttaa meitä tunnistamaan tällaiset alitajuiset ja tahattomat toimet ja tekemään tarvittavat elämäntapamuutokset. Tämä voi olla yhtä yksinkertaista kuin puettavat vaatteet, jotka suosittelevat kehon siirtämistä pitkään käyttämättömyyden jälkeen, tai sovellukset, jotka pyytävät sinua korjaamaan kehosi asentoa.

Uusien lääkkeiden ja lääkkeiden löytäminen

Uusien lääkkeiden löytäminen & amp; Lääkkeet Moniin suuriin terveysvaivoihin ei vieläkään ole parannuskeinoa. Vaikka toisella puolella on välittömästi hengenvaarallisia huolenaiheita, kuten syöpä ja aids, on myös kroonisia sairauksia, jotka voivat syödä yksilöitä koko elämänsä ajan, kuten autoimmuunisairaudet ja neurologiset häiriöt.

Koneoppiminen auttaa valtavasti organisaatioita ja lääkkeiden valmistajia keksimään lääkkeitä suuriin sairauksiin nopeammin ja tehokkaammin. Simuloitujen kliinisten kokeiden, sekvensoinnin ja kuvion havaitsemisen avulla yritykset voivat nyt nopeuttaa kokeilu- ja havaintoprosessejaan. Koneoppimisen avulla kehitetään myös monia epätavallisia hoitoja ja korjaustoimenpiteitä rinnakkain valtavirran lääketieteen kanssa.

Käärimistä

Koneoppiminen lyhentää merkittävästi aikaa, jonka me ihmiset tarvitsemme evoluution seuraavaan vaiheeseen pääsemiseksi. Nyt mennään eteenpäin nopeammin kuin täällä. Lisää käyttötapauksia, kokeita ja sovelluksia voisimme keskustella siitä, miten syöpä on parantunut tai kuinka tuhoisa pandemia on vältetty yksinkertaisen älypuhelinsovelluksen vuoksi tulevina vuosina. AI in Terveydenhuolto mullistaa lääketeollisuuden.

Sosiaalinen osuus

Jaa facebookissa
Jaa Twitterissä
Jaa LinkedIn
Jaa sähköpostilla
Jaa whatsappissa