医疗保健行业已经生成了大量的数据。新的数据收集方法,如传感器生成的数据,帮助这个行业在顶部找到了一个位置。
如果这些数据能够以更低的成本提供更好的医疗保健服务并提高患者满意度,该怎么办？是的,你听对了。实际上,通过在医疗保健行业应用机器学习 (ML) 技术是可能的。
机器学习已用于医疗保健的不同情况。借助有效的机器学习实施,它使医疗保健专业人员能够更好地做出决策,识别趋势和创新,并提高研究和临床试验的效率,因为医疗保健提供了广泛的数据。这些数据用于分析、预测、诊断和治疗。让我们看看机器学习如何解决这一难题。
医疗保健中的机器学习
在这个数字时代,医疗保健行业正在通过机器学习和人工智能 (AI) 的进步进行变革。以前,对于医疗保健专业人员来说,收集和分析大量数据以进行有效的预测和治疗是一项艰巨的任务。但是,通过利用实时数据,机器学习允许您分析数据并交付结果。它被用于医疗保健,提供卓越的患者护理,并给出了准确和更好的结果。
现在,在医疗保健领域利用机器学习相对容易,因为 Hadoop 等大数据技术已经足够成熟,可以大规模采用。
事实上,根据文塔纳研究调查,54% 的组织正在使用或考虑将 Hadoop 作为大数据处理工具,以获得有关医疗保健的重要见解。94% 的 Hadoop 用户从现有用户中执行对大量数据的分析,他们认为以前不可能。
这种基于 ML 的新技术将帮助医生提供患者疾病、实验室测试结果、血压、家族史、临床试验数据等方面的生命统计、实时数据和高级分析。
了解一些医疗领域,其中机器学习可以应用于改变医疗保健的未来。
识别疾病和诊断
医疗保健领域的主要机器学习应用之一是识别和诊断被视为难以诊断的疾病。这包括在初始状态期间难以诊断的癌症。
IBM Watson 基因组学是将认知计算与基于基因组的肿瘤测序集成在一起有助于快速诊断的一个最佳示例。
现代技术致力于改善健康环境,通过早期干预预防疾病,而不是在诊断后接受治疗。医生或医生使用基本信息,如人口统计,医疗条件,生活习惯,以及更多来计算患某种疾病的概率。
在计算设备上处理的机器学习可以考虑大量变量,从而提高医疗保健数据的准确性。
根据最近的研究,研究人员通过考虑大约200个变量,利用整个医疗记录获得了更好的诊断准确性。
药物发现
机器学习的主要临床应用之一在于早期药物发现过程。它还包括研发技术,如下一代测序和精密医学。药物的发现和开发是非常昂贵和耗时的工作。根据这份报告,新药开发需要10年以上才能进入市场,成本约为2.
Microsoft 开发了汉诺威项目,将基于机器学习的技术用于多种计划,包括开发基于 AI 的癌症治疗技术以及针对 AML(急性骨髓性白血病)个性化药物组合。
电子健康记录
维护最新记录是一个非常繁琐的过程,尽管该技术在医疗保健领域发挥了作用,但数据可用性和可访问性却有助于维护电子健康记录。机器学习的主要作用是简化过程,以节省时间、精力和资金。基于 ML 的 EHR 模型传输方法有助于在不同 EHR 系统中应用预测模型。可以使用一个 EHR 的数据集对此类模型进行训练,并可用于预测另一个系统的结果。
数据可能以多种形式提供,包括结构化和非结构化,例如图像、文本、医学成像等。数据存储不是主要问题,但由于数据格式不一致,因此很难部署这些数据进行分析和预测。
机器学习技术(如图像处理、光学字符识别、自然语言处理等)可帮助将这些数据转换为来自各种来源和多个系统的结构和适当的格式。
总结
上述是机器学习可以帮助医疗保健行业的少数领域。医疗保健和医药领域的机器学习可以进入一个新的领域,并完全改变医疗保健运营。
事实上,如今有许多移动应用开发公司在开发移动应用解决方案时利用了机器学习的强大功能。无论公司正在开发医疗保健和健身应用、照片和视频应用、任何其他种类的应用,机器学习都能彻底改变当今的应用,使其更加强大。