Phenquestions
С быстрым ростом населения кажется сложным записывать и анализировать огромный объем информации о пациентах. Машинное обучение позволяет нам автоматически находить и обрабатывать эти данные, что делает систему здравоохранения более динамичной и надежной. Машинное обучение в здравоохранении объединяет два типа областей: информатику и медицину. Техника машинного обучения способствует развитию медицины, а также позволяет анализировать сложные медицинские данные для дальнейшего анализа.
Несколько исследователей работают в этой области, чтобы открыть новое измерение и возможности. Недавно Google изобрел алгоритм машинного обучения для обнаружения раковых опухолей на маммограммах. Кроме того, Стэнфорд представляет алгоритм глубокого обучения для определения рака кожи. Ежегодно проводится несколько конференций, е.грамм., Машинное обучение для здравоохранения, проводится с целью внедрения новых автоматизированных технологий в медицине для повышения качества обслуживания.
Применение машинного обучения в здравоохранении
Цель машинного обучения - сделать машину более процветающей, эффективной и надежной, чем раньше. Однако в системе здравоохранения инструмент машинного обучения - это мозг и знания врача.
Потому что пациенту всегда нужны человеческие прикосновения и забота. Ни машинное обучение, ни другие технологии не могут заменить это. Автоматизированная машина может предоставить услуги лучше. Ниже описаны 10 основных приложений машинного обучения в здравоохранении.
1. Диагностика сердечных заболеваний
Сердце - один из главных органов нашего тела. Мы часто страдаем различными сердечными заболеваниями, такими как ишемическая болезнь сердца (ИБС), ишемическая болезнь сердца (ИБС) и т. Д. Многие исследователи работают над алгоритмами машинного обучения для диагностики сердечных заболеваний. Это очень актуальный вопрос исследований во всем мире. Автоматизированная система диагностики сердечных заболеваний - одно из самых замечательных преимуществ машинного обучения в здравоохранении.
Исследователи работают над несколькими контролируемыми алгоритмами машинного обучения, такими как Support Vector Machine (SVM) или Naive Bayes, чтобы использовать их в качестве алгоритма обучения для обнаружения сердечных заболеваний.
Набор данных о сердечно-сосудистых заболеваниях от UCI можно использовать как набор данных для обучения или тестирования, или и то, и другое. Инструмент интеллектуального анализа данных WEKA может использоваться для анализа данных. В качестве альтернативы, если вы хотите, вы можете использовать подход искусственной нейронной сети (ИНС) для разработки системы диагностики сердечных заболеваний.
2. Прогнозирование диабета
Диабет - одно из распространенных и опасных заболеваний. Кроме того, это заболевание является одной из основных причин возникновения других тяжелых заболеваний и смерти. Это заболевание может повредить различные части нашего тела, такие как почки, сердце и нервы. Цель использования машинного обучения в этой области - выявить диабет на ранней стадии и спасти пациентов.
В качестве алгоритма классификации для разработки системы прогнозирования диабета можно использовать случайный лес, KNN, дерево решений или наивный байесовский алгоритм. Среди них наивный байесовский алгоритм превосходит другие алгоритмы с точки зрения точности. Потому что его производительность превосходна и требуется меньше времени на вычисления. Вы можете скачать набор данных о диабете здесь. Он содержит 768 точек данных с девятью функциями в каждой.
3. Прогнозирование заболевания печени
Печень - второй по значимости внутренний орган в нашем организме. Он играет жизненно важную роль в обмене веществ. Можно атаковать несколько заболеваний печени, таких как цирроз, хронический гепатит, рак печени и т. Д.
В последнее время для прогнозирования заболеваний печени активно используются концепции машинного обучения и интеллектуального анализа данных. Предсказать болезнь, используя обширные медицинские данные, - очень сложная задача. Однако исследователи изо всех сил пытаются решить такие проблемы, используя такие концепции машинного обучения, как классификация, кластеризация и многие другие.
Индийский набор данных о пациентах с печенью (ILPD) может использоваться для системы прогнозирования заболеваний печени. Этот набор данных содержит десять переменных. Или также можно использовать набор данных по заболеваниям печени. В качестве классификатора можно использовать машину опорных векторов (SVM). Вы можете использовать MATLAB для разработки системы прогнозирования заболеваний печени.
4. Роботизированная хирургия
Роботизированная хирургия - одно из эталонных приложений машинного обучения в здравоохранении. Это приложение скоро станет многообещающей областью. Это приложение можно разделить на четыре подкатегории, такие как автоматическое наложение швов, оценка хирургических навыков, улучшение роботизированных хирургических материалов и моделирование хирургического рабочего процесса.
Ушивание - это процесс зашивания открытой раны. Автоматизация наложения швов может сократить продолжительность хирургической процедуры и уменьшить утомляемость хирурга. Например, хирургический робот Raven. Исследователи пытаются применить подход машинного обучения для оценки работы хирургов в минимально инвазивной хирургии с помощью роботов.
Исследователи Лаборатории передовой робототехники и средств управления Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD) пытаются изучить приложения машинного обучения для улучшения хирургической робототехники.
Поскольку в случае нейрохирургии роботы не могут эффективно работать. Ручной хирургический рабочий процесс отнимает много времени и не может обеспечить автоматическую обратную связь. Используя подход машинного обучения, он может ускорить работу системы.
5. Обнаружение и прогнозирование рака
В настоящее время подходы машинного обучения широко используются для обнаружения и классификации опухолей. Кроме того, глубокое обучение играет важную роль в обнаружении рака. Поскольку доступно глубокое обучение и доступны источники данных. Исследование показало, что глубокое обучение снижает процент ошибок при диагностике рака груди.
Машинное обучение доказало свою способность успешно обнаруживать рак. Китайские исследователи изучили DeepGene: классификатор типов рака, использующий глубокое обучение и точечные соматические мутации. Используя подход глубокого обучения, рак также можно обнаружить, извлекая признаки из данных экспрессии генов. Более того, нейронная сеть свертки (CNN) применяется при классификации рака.
6. Индивидуальное лечение
Машинное обучение для персонализированного лечения - актуальная проблема для исследований. Целью этой области является предоставление более качественных услуг на основе индивидуальных данных о здоровье с прогнозным анализом. Вычислительные и статистические инструменты машинного обучения используются для разработки персонализированной системы лечения на основе симптомов пациентов и генетической информации.
Для разработки персонализированной системы лечения используется алгоритм машинного обучения с учителем. Эта система разработана с использованием медицинской информации пациента. Приложение SkinVision - пример индивидуального лечения. С помощью этого приложения можно проверить свою кожу на наличие рака кожи на своем телефоне. Персонализированная система лечения может снизить стоимость медицинского обслуживания.
7. Открытие наркотиков
Использование машинного обучения при открытии лекарств - эталонное применение машинного обучения в медицине. Microsoft Project Hanover работает над внедрением технологий машинного обучения в точную медицину. В настоящее время несколько компаний применяют технику машинного обучения при открытии новых лекарств. Например, BenevolentAI. Их цель - использовать искусственный интеллект (ИИ) в открытии лекарств.
Есть несколько преимуществ применения машинного обучения в этой области, например, оно ускоряет процесс и снижает количество отказов. Кроме того, машинное обучение оптимизирует производственный процесс и затраты на открытие лекарств.
8. Умный электронный регистратор здоровья
Возможности машинного обучения, такие как классификация документов и оптическое распознавание символов, могут быть использованы для разработки интеллектуальной системы электронных медицинских карт. Задача этого приложения - разработать систему, которая может сортировать запросы пациентов по электронной почте или преобразовывать ручную систему записи в автоматизированную систему. Задача этого приложения - создать безопасную и легкодоступную систему.
Быстрый рост электронных медицинских карт обогатил запас медицинских данных о пациентах, которые можно использовать для улучшения здравоохранения. Это уменьшает ошибки данных, например, дублирование данных.
Для разработки системы электронного регистратора здоровья можно использовать контролируемый алгоритм машинного обучения, такой как машина опорных векторов (SVM), в качестве классификатора или искусственная нейронная сеть (ИНС).
9. Машинное обучение в радиологии
В последнее время исследователи работают над интеграцией машинного обучения и искусственного интеллекта в радиологию. Aidoc предоставляет радиологу программное обеспечение для ускорения процесса обнаружения с использованием подходов машинного обучения.
Их задача - проанализировать медицинское изображение, чтобы предложить понятное решение для обнаружения аномалий по всему телу. Алгоритм машинного обучения с учителем используется в основном в этой области.
Для сегментации медицинских изображений используется метод машинного обучения. Сегментация - это процесс выявления структур на изображении. Для сегментации изображений в основном используется метод сегментации среза графа. Обработка естественного языка используется для анализа текстовых отчетов о радиологии. Таким образом, применение машинного обучения в радиологии может улучшить обслуживание пациентов.
10. Клинические испытания и исследования
Клиническое испытание может представлять собой набор запросов, ответы на которые необходимы для получения информации об эффективности и безопасности отдельного биомедицинского или фармацевтического препарата. Цель этого исследования - сосредоточиться на новых разработках методов лечения.
Это клиническое испытание стоит больших денег и времени. Применение машинного обучения в этой области оказывает значительное влияние. Система на основе машинного обучения может обеспечивать мониторинг в реальном времени и надежное обслуживание.
Преимущество применения техники машинного обучения в клинических испытаниях и исследованиях заключается в возможности удаленного мониторинга. Кроме того, машинное обучение обеспечивает безопасную клиническую среду для пациентов. Использование машинного обучения с учителем в здравоохранении может повысить эффективность клинических испытаний.
Конечные мысли
В настоящее время машинное обучение является неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Этот метод используется в различных областях, таких как прогнозирование погоды, маркетинговые приложения, прогнозирование продаж и многое другое. Тем не менее, машинное обучение в здравоохранении все еще не так широко распространено, как другие приложения машинного обучения, из-за сложности медицины и нехватки данных. Мы твердо уверены, что эта статья поможет улучшить ваши навыки машинного обучения.
Если у вас есть предложения или вопросы, оставьте, пожалуйста, комментарий. Вы также можете поделиться этой статьей со своими друзьями и семьей через Facebook, Twitter и LinkedIn.
