Zdravotnický průmysl vždy těžil z technologického pokroku a jejich nabídek. Od kardiostimulátorů a rentgenových paprsků po elektronické CPR a další, zdravotní péče byla díky roli technologie nesmírně přínosná pro společnost a její vývoj. V této fázi pokroku jde vývoj kupředu - umělá inteligence (AI) a její příbuzné technologie, jako je strojové učení, hluboké učení, NLP, A další.
Koncepty umělé inteligence a strojového učení pomáhají lékařům a chirurgům více, než si lze představit, bezproblémově zachraňovat cenné životy, detekovat nemoci a starosti ještě před jejich příchodem, lépe spravovat pacienty, efektivněji se zapojit do procesu obnovy a další. Díky řešením založeným na umělé inteligenci a modelům strojového učení jsou organizace po celém světě schopny lépe poskytovat zdravotní péči lidem.
Ale jak přesně tyto dvě technologie posilují postavení nemocnic a poskytovatelů zdravotní péče? Jaké jsou hmatatelné aplikace případů použití v reálném světě, díky nimž jsou nevyhnutelné? Pojďme to zjistit.
Role strojového učení ve zdravotnictví
Pro nezasvěcené je strojové učení podmnožinou AI, která umožňuje strojům samostatně se učit koncepty, zpracovávat data a poskytovat požadované výsledky. Prostřednictvím různých technik učení, jako je učení bez dozoru, učení pod dohledem a další, se modely strojového učení učí zpracovávat data prostřednictvím podmínek a klauzulí a dospět k výsledkům. Díky tomu jsou ideální pro chrlení normativních a prediktivních vhledů.
Tyto poznatky nesmírně pomáhají v organizační a administrativní stránce poskytování zdravotní péče, jako je správa pacienta a lůžka, vzdálené monitorování, správa schůzek, vytváření seznamů povinností a další. Zdravotničtí pracovníci denně tráví 25% času nadbytečnými úkoly, jako je správa záznamů a aktualizace a zpracování reklamací, což jim brání poskytovat zdravotní péči podle potřeby.
Implementace modelů strojového učení by mohla přinést automatizaci a eliminovat zásahy lidí v místech, kde jsou nejméně vyžadovány. Kromě toho strojové učení také pomáhá při optimalizaci zapojení a obnovy pacientů zasíláním včasných upozornění a upozornění pacientům na jejich léky, schůzky, shromažďování zpráv a další.
Kromě těchto administrativních výhod existují další praktické výhody strojového učení v zdravotnictví. Pojďme prozkoumat, co jsou zač.
Skutečné aplikace strojového učení
Detekce nemocí a efektivní diagnostika
Jeden z hlavních případů použití strojového učení ve zdravotnictví spočívá v včasné detekci a účinné diagnostice nemocí. Obavy, jako jsou dědičné a genetické poruchy a určité typy rakoviny, lze v raných fázích těžko identifikovat, ale s dobře vyškolenými řešeními strojového učení je lze přesně detekovat.
Takové modely procházejí roky školení z počítačového vidění a dalších datových sad. Jsou vyškoleni k rozpoznání i těch nejmenších anomálií v lidském těle nebo orgánu, aby spustili oznámení pro další analýzu. Dobrým příkladem tohoto případu použití je IBM Watson Genomic, jehož model sekvenování řízený genomem využívající kognitivní výpočetní techniku umožňuje rychlejší a efektivnější způsoby diagnostiky problémů.
Efektivní správa zdravotních záznamů
Navzdory pokroku je udržování elektronických zdravotních záznamů stále znepokojujícím problémem ve zdravotnictví. I když je pravda, že je to mnohem snazší ve srovnání s tím, co jsme společně používali dříve, zdravotní data jsou stále všude.
To je docela ironické, protože zdravotní záznamy je třeba centralizovat a zefektivnit (nezapomínejme také na interoperabilitu). Mnoho zásadních detailů, které v záznamech chybí, je však buď uzamčeno, nebo je špatně. Vliv strojového učení však vše mění, protože projekty od společností MathWorks a Google pomáhají při automatické aktualizaci i offline záznamů pomocí technologií pro detekci rukopisu. To zajišťuje, že zdravotničtí pracovníci napříč vertikálami mají včasný přístup k datům pacientů, aby mohli vykonávat svou práci.
Detekce diabetu
Problém s nemocí, jako je cukrovka, spočívá v tom, že mnoho lidí ji má po delší dobu, aniž by pociťovalo jakékoli příznaky. Když tedy poprvé poprvé pocítí příznaky a účinky diabetu, je už docela pozdě. Takovým instancím však lze zabránit pomocí modelů strojového učení.
Systém postavený na algoritmech, jako jsou Naive Bayes, KNN, rozhodovací strom a další, by mohl být použit ke zpracování zdravotních dat a předpovídání nástupu diabetu prostřednictvím podrobností z věku jedince, výběru životního stylu, stravy, hmotnosti a dalších zásadních detailů. Stejné algoritmy lze také použít k přesné detekci onemocnění jater.
Behaviorální úprava
Zdravotní péče je nad rámec léčby nemocí a nemocí. Jde o celkovou pohodu. Jako lidé často odhalujeme více o sobě a o tom, čím procházíme, svými tělesnými gesty, držením těla a celkovým chováním. Modely řízené strojovým učením nám nyní mohou pomoci identifikovat takové podvědomé a nedobrovolné akce a provést nezbytné změny životního stylu. Může to být tak jednoduché jako nositelná zařízení, která vám doporučují pohybovat se po delší době nečinnosti nebo aplikace, které vás požádají o opravu držení těla.
Objevování nových léků a léků
Mnoho závažných zdravotních potíží stále nemá lék. I když na jedné straně existují bezprostředně život ohrožující obavy, jako je rakovina a AIDS, existují také chronická onemocnění, která by mohla sežrat jedince po celý život, jako jsou autoimunitní onemocnění a neurologické poruchy.
Strojové učení nesmírně pomáhá organizacím a výrobcům léčiv vymýšlet léky na závažné choroby rychleji a efektivněji. Díky simulovaným klinickým testům, sekvenování a detekci vzorů jsou nyní společnosti schopny rychle sledovat své experimenty a pozorovací procesy. Souběžně s běžnou medicínou se pomocí strojového učení vyvíjí také spousta nekonvenčních terapií a prostředků.
Balil
Strojové učení výrazně zkracuje čas potřebný k tomu, abychom my lidé dosáhli další fáze evoluce. Nyní kráčíme vpřed tempem rychlejším, než jak jsme se sem dostali. S více případy použití, experimenty a aplikacemi bychom mohli diskutovat o tom, jak byla rakovina vyléčena nebo jak se v následujících letech díky jednoduché aplikaci pro chytré telefony vyhnula ničivé pandemii. AI in Zdravotní péče přináší revoluci v lékařském průmyslu.
