Strojové učení (ML) a umělá inteligence (AI) ve zdravotnictví nabízejí schopnost předpovídat zdravotní výsledky a optimalizovat léčebné plány pomocí klinických dat. Jsou stále důležitější při převratu v analýze klinických dat a transformaci péče o pacienty. Mezi klíčové aplikace patří:
- Zlepšení péče o pacienty a lékařského výzkumu: ML může předvídat zdravotní výsledky a urychlit objevování léků.
- Využití datových sad CMS: AI a ML získávají cenné poznatky z datových sad CMS pro výzkum ve zdravotnictví.
- Přístup k datům neuroimagingu: AI zlepšuje diagnostiku a léčbu prostřednictvím podrobné analýzy dat neuroimagingu.
- Analýza biomedicínských dat: ML urychluje vyhodnocování komplexních souborů biomedicínských dat pro objevy v genomice a vývoji léků.
- Analýza vysoce hodnotných zdravotních dat: AI a NLP efektivně zpracovávají nestrukturovaná data nalezená v klinických textech, což pomáhá při diagnostice.
- Zlepšení detekce lézí: ML zvyšuje přesnost a efektivitu detekce lézí, a tak pomáhá při včasné diagnostice rakoviny.
- Diagnostika a léčba plicních onemocnění: ML umožňuje včasnou detekci plicních onemocnění a pomáhá při sledování progrese onemocnění.
AI a ML mají rozsáhlé, průkopnické aplikace v analýze klinických dat, přetvářející péči o pacienty, lékařském výzkumu a diagnostických procesech. I nadále odemykají nový potenciál ve zdravotnictví a slibují budoucnost lepších výsledků a efektivity pacientů.
Přečtěte si celý článek zde:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
