Maskinlæring i sundhedssektoren

Virkelige anvendelser af maskinlæring i sundhedsvæsenet

Sundhedsindustrien har altid nydt godt af teknologiske fremskridt og deres tilbud. Fra pacemakere og røntgenstråler til elektroniske HLR og mere har sundhedspleje været i stand til at tilføre værdi til samfundet og dets udvikling enormt på grund af teknologiens rolle. At tage udviklingen fremad i denne fase af fremskridt er kunstig intelligens (AI) og dens allierede teknologier såsom maskinlæring, dyb læring, NLPOg meget mere.

På flere måder end tænkeligt hjælper AI og maskinlæringskoncepter læger og kirurger med at redde dyrebare liv problemfrit, opdager sygdomme og bekymringer allerede før deres ankomst, håndterer patienter bedre, engagerer sig mere effektivt i deres genoprettelsesproces og mere. Gennem AI-drevne løsninger og maskinlæringsmodeller kan organisationer rundt om i verden bedre levere sundhedsydelser til mennesker.

Men hvordan styrker disse to teknologier præcist hospitaler og sundhedsudbydere? Hvad er de virkelige håndgribelige anvendelser af brugssager, der gør dem uundgåelige? Lad os finde ud af det.

Rollen for maskinlæring i sundhedsvæsenet

For de uindviede er maskinlæring en delmængde af AI, der giver maskiner mulighed for autonomt at lære begreber, behandle data og levere ønskede resultater. Gennem forskellige læringsteknikker som f.eks. Uovervåget læring og mere, lærer maskinlæringsmodeller at behandle data gennem betingelser og klausuler og nå frem til resultater. Dette gør dem ideelle til at slippe foreskrivende og forudsigelig indsigt.

Rollen for maskinlæring i sundhedsvæsenet Disse indsigter hjælper enormt meget i den organisatoriske og administrative side af sundhedsydelser, såsom patient- og sengebehandling, fjernovervågning, aftalestyring, oprettelse af vagtlister og mere. Dagligt bruger sundhedspersonale 25% af deres tid på overflødige opgaver såsom journalstyring og opdatering og skadesbehandling, hvilket forhindrer dem i at levere sundhedsydelser efter behov.

Implementering af maskinlæringsmodeller kan medføre automatisering og eliminere menneskelig indgriben de steder, de er mindst nødvendige. Desuden hjælper maskinlæring også med at optimere patientengagement og genopretning ved at sende rettidige advarsler og meddelelser til patienter om deres medicin, aftaler, indsamling af rapporter og mere.

Udover disse administrative fordele er der andre praktiske fordele ved maskinlæring i sundhedspleje. Lad os undersøge, hvad de er.

Lad os diskutere dit krav til AI -træningsdata i dag.

Virkelige anvendelser af maskinlæring

Opdagelse af sygdom og effektiv diagnose

En af de største anvendelsestilfælde af maskinlæring i sundhedsvæsenet ligger i tidlig opsporing og effektiv diagnose af sygdomme. Bekymringer som arvelige og genetiske lidelser og visse former for kræft er svære at identificere i de tidlige stadier, men med veluddannede maskinlæringsløsninger kan de præcist opdages.

Sådanne modeller gennemgår mange års træning fra computersyn og andre datasæt. De er uddannet til at se selv de mindste anomalier i menneskekroppen eller et organ for at udløse en anmeldelse til yderligere analyse. Et godt eksempel på denne use case er IBM Watson Genomic, hvis genom-drevne sekventeringsmodel drevet af kognitiv computing giver mulighed for hurtigere og mere effektive måder at diagnosticere bekymringer på.

Effektiv styring af sundhedsjournaler

På trods af fremskridt er vedligeholdelse af elektroniske sundhedsjournaler stadig en plage i sundhedssektoren. Selvom det er rigtigt, at det er blevet meget lettere i forhold til det, vi kollektivt brugte tidligere, er sundhedsdata stadig over det hele.

Dette er ret ironisk, fordi sundhedsjournaler skal centraliseres og strømlines (lad os ikke glemme interoperable også). Imidlertid er mange vigtige detaljer, der mangler i optegnelser, enten låste eller forkerte. Imidlertid ændrer indflydelsen fra maskinlæring alle disse, da projekter fra MathWorks og Google hjælper med automatisk opdatering af selv offline registreringer via håndskriftdetekteringsteknologier. Dette sikrer, at sundhedspersonale på tværs af vertikaler har rettidig adgang til patientdata for at udføre deres job.

Diabetes påvisning

Problemet med en sygdom som diabetes er, at mange mennesker har det i en længere periode uden at opleve nogen symptomer. Så når de faktisk oplever symptomer og virkninger af diabetes for første gang, er det allerede ret sent. Imidlertid kan sådanne tilfælde forhindres ved hjælp af maskinlæringsmodeller.

Et system bygget på algoritmer som Naive Bayes, KNN, Decision Tree og mere kan bruges til at behandle sundhedsdata og forudsige begyndelsen af ​​diabetes gennem detaljer fra en persons alder, livsstilsvalg, kost, vægt og andre afgørende detaljer. De samme algoritmer kan også bruges til at påvise leversygdomme nøjagtigt.

Adfærdsændring

Sundhedspleje er mere end behandling af sygdomme og sygdomme. Det handler om generel trivsel. Ofte afslører vi som mennesker mere om os selv, og hvad vi går igennem med vores kropslige gestus, holdninger og generelle adfærd. Maskinindlæringsdrevne modeller kan nu hjælpe os med at identificere sådanne ubevidste og ufrivillige handlinger og foretage nødvendige livsstilsændringer. Dette kan være så simpelt som wearables, der anbefaler dig at flytte din krop efter længere perioder med inaktiv tid eller apps, der beder dig om at rette dine kropsstillinger.

Opdagelse af nye lægemidler og medicin

Opdagelse af nye lægemidler & Amp; Medicin Mange store sundhedsmæssige lidelser har stadig ikke en kur. Selvom der umiddelbart er livstruende bekymringer som kræft og aids på den ene side, er der også kroniske sygdomme, der kan æde individer i hele deres liv, såsom autoimmune sygdomme og neurologiske lidelser.

Maskinlæring hjælper uhyre organisationer og lægemiddelproducenter med hurtigere og mere effektivt at finde medicin til større sygdomme. Gennem simulerede kliniske forsøg, sekventering og mønsterdetektion kan virksomheder nu hurtigt spore deres eksperimenterings- og observationsprocesser. En masse utraditionelle terapier og midler udvikles også parallelt med almindelig medicin ved hjælp af maskinlæring.

Indpakning op

Maskinlæring reducerer betydeligt den tid, det tager for os mennesker at nå den næste fase af evolutionen. Vi går nu fremad i et hurtigere tempo, end hvordan vi kom hertil. Med flere brugssager, eksperimenter og applikationer kunne vi diskutere, hvordan kræft er blevet helbredt, eller hvordan en ødelæggende pandemi kan undgås på grund af en simpel smartphone -app i de kommende år. AI in Healthcare revolutionerer den medicinske industri.

Social Share