Phenquestions
Med den raske veksten i befolkningen virker det utfordrende å registrere og analysere den enorme mengden informasjon om pasienter. Maskinlæring gir oss en slik måte å finne ut og behandle disse dataene automatisk, noe som gjør helsevesenet mer dynamisk og robust. Maskinlæring i helsevesenet bringer to typer domener: informatikk og medisinsk vitenskap i en enkelt tråd. Maskinlæringsteknikk gir et fremskritt innen medisinsk vitenskap og analyserer også komplekse medisinske data for videre analyse.
Flere forskere jobber i dette domenet for å bringe nye dimensjoner og funksjoner. Nylig har Google oppfunnet en maskinlæringsalgoritme for å oppdage kreftsvulster på mammogrammer. I tillegg presenterer Stanford en dyp læringsalgoritme for å bestemme hudkreft. Hvert år arrangeres flere konferanser, f.eks.g., Machine Learning for Healthcare holdes for å forfølge ny automatisert teknologi innen medisinsk vitenskap for å gi bedre service.
Anvendelser av maskinlæring i helsevesenet
Hensikten med maskinlæring er å gjøre maskinen mer velstående, effektiv og pålitelig enn før. I et helsesystem er maskinlæringsverktøyet imidlertid legens hjerne og kunnskap.
Fordi en pasient alltid trenger et menneskelig preg og omsorg. Verken maskinlæring eller annen teknologi kan erstatte dette. En automatisert maskin kan tilby tjenesten bedre måte. Nedenfor er de 10 beste applikasjonene for maskinlæring i helsetjenester beskrevet.
1. Hjertesykdomsdiagnose
Hjertet er et av kroppens viktigste organer. Vi lider ofte en rekke hjertesykdommer som koronararteriesykdom (CAD), koronar hjertesykdom (CHD) og så videre. Mange forskere jobber med maskinlæringsalgoritmer for hjertesykdomsdiagnose. Det er et veldig hett forskningsproblem over hele verden. Et automatisert hjertesykdomsdiagnosesystem er en av de mest bemerkelsesverdige fordelene med maskinlæring i helsetjenester.
Forskere jobber med flere overvåket maskinlæringsalgoritmer som Support Vector Machine (SVM) eller Naive Bayes for å bruke som en læringsalgoritme for hjertesykdomsdeteksjon.
Hjertesykdomsdatasettet fra UCI kan brukes som et trenings- eller testdatasett eller begge deler. WEKA data mining verktøyet kan brukes til dataanalyse. Alternativt, hvis du vil, kan du bruke en kunstig nevralt nettverk (ANN) tilnærming til å utvikle hjertesykdomsdiagnosesystemet.
2. Forutsi diabetes
Diabetes er en av de vanligste og farlige sykdommene. Dessuten er denne sykdommen en av de viktigste årsakene til å skape annen alvorlig sykdom og mot døden. Denne sykdommen kan skade våre forskjellige kroppsdeler som nyre, hjerte og nerver. Målet med å bruke en maskinlæringsmetode på dette feltet er å oppdage diabetes på et tidlig stadium og redde pasienter.
Som klassifiseringsalgoritme kan Random forest, KNN, Decision Tree eller Naive Bayes brukes til å utvikle diabetesforutsigelsessystemet. Blant disse overgår Naive Bayes de andre algoritmene når det gjelder nøyaktighet. Fordi ytelsen er utmerket og tar kortere beregningstid. Du kan laste ned diabetesdatasettet herfra. Den inneholder 768 datapunkter med ni funksjoner hver.
3. Prediksjon av leversykdom
Leveren er det nest viktigste indre organet i kroppen vår. Det spiller en viktig rolle i stoffskiftet. Man kan angripe flere leversykdommer som skrumplever, kronisk hepatitt, leverkreft, og så videre.
Nylig har maskinlæring og data mining konsepter blitt brukt dramatisk for å forutsi leversykdom. Det er veldig utfordrende å forutsi sykdom ved hjelp av omfattende medisinske data. Forskere prøver imidlertid sitt beste for å overvinne slike problemer ved å bruke maskinlæringskonsepter som klassifisering, klynging og mange flere.
Indian Liver Patient Dataset (ILPD) kan brukes til et prediksjonssystem for leversykdom. Dette datasettet inneholder ti variabler. Eller, leverforstyrrelsesdatasett kan også brukes. Som klassifikator kan Support Vector Machine (SVM) brukes. Du kan bruke MATLAB til å utvikle forutsigelsessystemet for leversykdommer.
4. Robotkirurgi
Robotkirurgi er en av de viktigste maskinlæringsapplikasjonene i helsevesenet. Denne applikasjonen blir snart et lovende område. Denne applikasjonen kan deles inn i fire underkategorier som automatisk sutur, evaluering av kirurgisk dyktighet, forbedring av robotkirurgiske materialer og kirurgisk arbeidsflytmodellering.
Sutur er prosessen med å sy opp et åpent sår. Automatisering av sutur kan redusere lengden på kirurgisk inngrep og utmattelse av kirurgen. Som eksempel, The Raven Surgical Robot. Forskere prøver å bruke en maskinlæringsmetode for å evaluere kirurgens ytelse i robotassistert minimalt invasiv kirurgi.
University of California, San Diego (UCSD) Advanced Robotics and Controls Lab forskere prøver å utforske maskinlæringsapplikasjoner for å forbedre kirurgisk robotikk.
I tilfelle nevrokirurgi er ikke roboter i stand til å operere effektivt. Den manuelle arbeidsflyten er tidkrevende, og den kan ikke gi automatisk tilbakemelding. Ved å bruke en maskinlæringsmetode kan det øke hastigheten på systemet.
5. Kreftpåvisning og prediksjon
For øyeblikket brukes maskinlæringsmetoder for å oppdage og klassifisere svulster i stor grad. Dyp læring spiller også en viktig rolle i kreftoppdagelse. Ettersom dyp læring er tilgjengelig og datakilder er tilgjengelige. En studie viste at dyp læring reduserer prosentandelen feil for brystkreftdiagnose.
Maskinlæring har bevist sin evne til å oppdage kreft med suksess. Kinesiske forskere utforsket DeepGene: en krefttypeklassifisering ved hjelp av dyp læring og somatiske punktmutasjoner. Ved hjelp av en dyp læringstilnærming kan kreft også oppdages ved å trekke ut funksjoner fra data for genuttrykk. Videre blir Convolution Neural Network (CNN) brukt i kreftklassifisering.
6. Personlig behandling
Maskinlæring for personlig behandling er et hett forskningsproblem. Målet med dette området er å tilby bedre tjenester basert på individuelle helsedata med prediktiv analyse. Maskinlæring beregnings- og statistiske verktøy brukes til å utvikle et personlig behandlingssystem basert på pasientens symptomer og genetisk informasjon.
For å utvikle det personlige behandlingssystemet brukes en overvåket algoritme for maskinlæring. Dette systemet er utviklet ved hjelp av pasientmedisinsk informasjon. SkinVision-appen er eksemplet på personlig behandling. Ved å bruke denne appen kan man sjekke hans / hennes hud for hudkreft på hans / hennes telefon. Det personlige behandlingssystemet kan redusere kostnadene for helsetjenester.
7. Drug Discovery
Bruken av maskinlæring i legemiddeloppdagelse er en standardapplikasjon for maskinlæring i medisin. Microsoft Project Hanover jobber for å bringe maskinlæringsteknologier innen presisjonsmedisin. For tiden bruker flere selskaper maskinlæringsteknikk i legemiddeloppdagelse. Som eksempel, BenevolentAI. Målet deres er å bruke kunstig intelligens (AI) til oppdagelse av legemidler.
Det er flere fordeler ved å bruke maskinlæring på dette feltet, for eksempel at det vil øke prosessen og redusere feilprosenten. Dessuten optimaliserer maskinlæring produksjonsprosessen og kostnadene ved legemiddeloppdagelse.
8. Smart elektronisk helseopptaker
Maskinlæringsomfang som dokumentklassifisering og optisk tegngjenkjenning kan brukes til å utvikle et smart elektronisk helseregistreringssystem. Oppgaven med denne applikasjonen er å utvikle et system som kan sortere pasientforespørsler via e-post eller forvandle et manuelt registreringssystem til et automatisert system. Dette målet med denne applikasjonen er å bygge et trygt og lett tilgjengelig system.
Den raske veksten av elektroniske helseregistre har beriket lagringen av medisinske data om pasienter, som kan brukes til å forbedre helsevesenet. Det reduserer datafeil, for eksempel dupliserte data.
For å utvikle det elektroniske helseopptakersystemet kan tilsyn med maskinlæringsalgoritme som Support Vector Machine (SVM) brukes som en klassifiseringsanordning, eller Artificial Neural Network (ANN) kan også brukes.
9. Maskinlæring i radiologi
Nylig har forskere jobbet med å integrere maskinlæring og kunstig intelligens i radiologi. Aidoc tilbyr programvare for radiologen for å øke hastigheten på oppdagelsesprosessen ved hjelp av maskinlæringsmetoder.
Deres oppgave er å analysere det medisinske bildet for å tilby den forståelige løsningen for å oppdage abnormiteter over hele kroppen. Den overvåkede maskinlæringsalgoritmen brukes mest i dette feltet.
For medisinsk bildesegmentering brukes maskinlæringsteknikk. Segmentering er prosessen med å identifisere strukturer i et bilde. For bildesegmentering brukes grafkuttingssegmenteringsmetoden mest. Natural Language Processing brukes til analyse for radiologiske tekstrapporter. Derfor kan bruk av maskinlæring i radiologi forbedre tjenesten for pasientbehandling.
10. Klinisk utprøving og forskning
Den kliniske studien kan være et sett med spørsmål som krever svar for å oppnå effektiviteten og sikkerheten til et individ biomedisinsk eller farmasøytisk. Hensikten med denne studien er å fokusere på den nye utviklingen av behandlinger.
Denne kliniske studien koster mye penger og tid. Å bruke maskinlæring på dette feltet har betydelig innvirkning. Et ML-basert system kan gi sanntidsovervåking og robust service.
Fordelen med å anvende maskinlæringsteknikk i kliniske studier og forskning er at den kan overvåkes eksternt. Også maskinlæring gir et trygt klinisk miljø for pasienter. Bruk av overvåket maskinlæring i helsetjenester kan øke effektiviteten i den kliniske studien.
Avslutte tanker
I dag er maskinlæring en del av hverdagen vår. Denne teknikken brukes i en rekke domener som værvarsling, markedsføringsapplikasjoner, salgsprognoser og mange flere. Imidlertid er maskinlæring i helsetjenester fortsatt ikke så omfattende som andre maskinlæringsapplikasjoner på grunn av å ha medisinsk kompleksitet og knapphet på data. Vi er overbevist om at denne artikkelen er med på å berike maskinlæringsevnen din.
Hvis du har noen forslag eller spørsmål, kan du legge igjen en kommentar. Du kan også dele denne artikkelen med venner og familie via Facebook, Twitter og LinkedIn.
