Phenquestions
С бързия растеж на населението изглежда предизвикателно да се записва и анализира огромното количество информация за пациентите. Машинното обучение ни предоставя такъв начин да открием и обработим тези данни автоматично, което прави здравната система по-динамична и стабилна. Машинното обучение в здравеопазването носи два вида области: компютърни науки и медицински науки в една нишка. Техниката на машинно обучение носи напредък в медицинската наука и също така анализира сложни медицински данни за по-нататъшен анализ.
Няколко изследователи работят в тази област, за да внесат ново измерение и характеристики. Наскоро Google изобрети алгоритъм за машинно обучение за откриване на ракови тумори на мамографии. Освен това Станфорд представя алгоритъм за задълбочено обучение за определяне на рак на кожата. Всяка година се провеждат няколко конференции, напр.ж., Машинното обучение за здравеопазване се провежда, за да се преследват нови автоматизирани технологии в медицинската наука, за да се осигури по-добро обслужване.
Приложения на машинното обучение в здравеопазването
Целта на машинното обучение е да направи машината по-просперираща, ефективна и надеждна от преди. В здравната система обаче инструментът за машинно обучение е мозъкът и знанията на лекаря.
Защото пациентът винаги се нуждае от човешко докосване и грижи. Нито машинното обучение, нито която и да е друга технология може да замени това. Автоматизирана машина може да предостави услугата по-добър начин. По-долу са описани първите 10 приложения на машинното обучение в здравеопазването.
1. Диагностика на сърдечни заболявания
Сърцето е един от основните органи на нашето тяло. Често страдаме от различни сърдечни заболявания като коронарна артериална болест (ИБС), коронарна сърдечна болест (ИБС) и т.н. Много изследователи работят по алгоритми за машинно обучение за диагностика на сърдечни заболявания. Това е много горещ изследователски въпрос по целия свят. Автоматизираната система за диагностика на сърдечни заболявания е едно от най-забележителните предимства на машинното обучение в здравеопазването.
Изследователите работят с няколко контролирани алгоритми за машинно обучение като Support Vector Machine (SVM) или Naive Bayes, които да използват като учебен алгоритъм за откриване на сърдечни заболявания.
Наборът от данни за сърдечни заболявания от UCI може да се използва като набор от данни за обучение или тестване или и двете. Инструментът WEKA за извличане на данни може да се използва за анализ на данни. Като алтернатива, ако искате, можете да използвате подход на изкуствена невронна мрежа (ANN) за разработване на система за диагностика на сърдечни заболявания.
2. Прогнозиране на диабет
Диабетът е едно от често срещаните и опасни заболявания. Също така, това заболяване е една от водещите причини за създаване на други тежки заболявания и към смърт. Това заболяване може да увреди различните ни части на тялото като бъбреци, сърце и нерви. Целта на използването на подход за машинно обучение в тази област е да се открие диабет на ранен етап и да се спасят пациентите.
Като алгоритъм за класификация, Random Forest, KNN, Tree Tree или Naive Bayes могат да се използват за разработване на система за прогнозиране на диабета. Сред тях Naive Bayes превъзхожда останалите алгоритми по отношение на точността. Тъй като производителността му е отлична и отнема по-малко време за изчисление. Можете да изтеглите набора от данни за диабета от тук. Той съдържа 768 точки с данни с по девет функции всяка.
3. Прогноза за чернодробна болест
Черният дроб е вторият по значимост вътрешен орган в нашето тяло. Играе жизненоважна роля в метаболизма. Човек може да атакува няколко чернодробни заболявания като цироза, хроничен хепатит, рак на черния дроб и т.н.
Напоследък концепциите за машинно обучение и извличане на данни се използват драстично за прогнозиране на чернодробни заболявания. Много трудна задача е да се предскаже болест, като се използват обемни медицински данни. Изследователите обаче се опитват по най-добрия начин да преодолеят такива проблеми, като използват концепции за машинно обучение като класификация, групиране и много други.
Наборът от данни за индийски черен дроб (ILPD) може да се използва за система за прогнозиране на чернодробно заболяване. Този набор от данни съдържа десет променливи. Или също може да се използва набор от данни за чернодробни нарушения. Като класификатор може да се използва Support Vector Machine (SVM). Можете да използвате MATLAB за разработване на система за прогнозиране на чернодробно заболяване.
4. Роботизирана хирургия
Роботизираната хирургия е едно от еталонните приложения за машинно обучение в здравеопазването. Това приложение скоро ще се превърне в обещаваща област. Това приложение може да бъде разделено на четири подкатегории като автоматично зашиване, оценка на хирургически умения, подобряване на роботизирани хирургически материали и моделиране на хирургическия работен процес.
Зашиването е процес на зашиване на отворена рана. Автоматизацията на зашиване може да намали продължителността на хирургичната процедура и умората на хирурга. Като пример, хирургическият робот Raven. Изследователите се опитват да приложат подход за машинно обучение, за да оценят ефективността на хирурга при минимално инвазивна хирургия с помощта на роботи.
Изследователите от Калифорнийския университет в Сан Диего (UCSD) Advanced Robotics and Controls Lab се опитват да изследват приложения за машинно обучение за подобряване на хирургичната роботика.
Както в случая на неврохирургията, роботите не са в състояние да работят ефективно. Ръчният хирургичен работен процес отнема много време и не може да осигури автоматична обратна връзка. Използвайки подход за машинно обучение, той може да ускори системата.
5. Откриване и прогнозиране на рак
В момента се използват подходи за машинно обучение за широко откриване и класифициране на тумори. Също така дълбокото обучение играе съществена роля при откриването на рак. Тъй като дълбокото обучение е достъпно и са налични източници на данни. Проучване показа, че дълбокото обучение намалява процента на грешка при диагностициране на рак на гърдата.
Машинното обучение доказа своите способности за успешно откриване на рак. Китайски изследователи проучиха DeepGene: класификатор на рак, използващ дълбоко обучение и мутации на соматични точки. Използвайки подход за задълбочено учене, ракът може да бъде открит и чрез извличане на характеристики от данните за генната експресия. Освен това в класификацията на рака се прилага невралната мрежа Convolution (CNN).
6. Персонализирано лечение
Машинното обучение за персонализирано лечение е горещ изследователски въпрос. Целта на тази област е да се осигури по-добро обслужване въз основа на индивидуални здравни данни с прогнозен анализ. Машинно обучение изчислителни и статистически инструменти се използват за разработване на персонализирана система за лечение, базирана на симптомите на пациента и генетична информация.
За разработване на персонализирана система за лечение се използва контролиран алгоритъм за машинно обучение. Тази система е разработена с помощта на медицинска информация за пациента. Приложението SkinVision е пример за персонализирано лечение. С помощта на това приложение човек може да провери кожата си за рак на кожата на телефона си. Персонализираната система за лечение може да намали разходите за здравеопазване.
7. Откриване на наркотици
Използването на машинно обучение при откриването на наркотици е еталонно приложение на машинното обучение в медицината. Microsoft Project Hanover работи за внедряване на технологии за машинно обучение в прецизната медицина. В момента няколко компании прилагат техника за машинно обучение при откриването на наркотици. Като пример, BenevolentAI. Целта им е да използват изкуствен интелект (AI) при откриването на наркотици.
Има няколко предимства от прилагането на машинно обучение в тази област, като например ще ускори процеса и ще намали процента на отказите. Също така машинното обучение оптимизира производствения процес и разходите за откриване на лекарства.
8. Интелигентен електронен рекордер за здраве
Обхватът на машинното обучение като класификация на документи и оптично разпознаване на символи може да се използва за разработване на интелигентна електронна система за здравни досиета. Задачата на това приложение е да разработи система, която може да сортира заявки за пациенти по имейл или да трансформира система за ръчно записване в автоматизирана система. Тази цел на това приложение е да изгради безопасна и лесно достъпна система.
Бързият растеж на електронните здравни досиета обогати хранилището на медицински данни за пациентите, които могат да се използват за подобряване на здравеопазването. Намалява грешките в данните, например дублиращи се данни.
За разработване на електронна система за запис на здраве може да се използва контролиран алгоритъм за машинно обучение като Support Vector Machine (SVM) като класификатор или може да се приложи и изкуствена невронна мрежа (ANN).
9. Машинно обучение в радиологията
Напоследък изследователите работят за интегриране на машинното обучение и изкуствения интелект в радиологията. Aidoc предоставя софтуер за радиолога, за да ускори процеса на откриване, използвайки подходи за машинно обучение.
Тяхната задача е да анализират медицинското изображение, за да предложат разбираемо решение за откриване на аномалии в тялото. Алгоритъмът за контролирано машинно обучение се използва най-вече в тази област.
За сегментиране на медицински изображения се използва техника на машинно обучение. Сегментирането е процес на идентифициране на структури в изображение. За сегментиране на изображения се използва най-вече методът за сегментиране на графиката. Обработката на естествен език се използва за анализ на рентгенови текстови доклади. Следователно, прилагането на машинно обучение в рентгенологията може да подобри услугата за грижа за пациента.
10. Клинично изпитване и изследвания
Клиничното изпитване може да бъде набор от запитвания, които изискват отговори, за да се получи ефективността и безопасността на отделните биомедицински или фармацевтични продукти. Целта на това проучване е да се съсредоточи върху новото развитие на леченията.
Това клинично изпитване струва много пари и време. Прилагането на машинно обучение в тази област има значително въздействие. ML-базирана система може да осигури мониторинг в реално време и стабилна услуга.
Ползата от прилагането на техниката на машинно обучение в клинични изпитвания и изследвания е, че тя може да се наблюдава дистанционно. Също така машинното обучение осигурява безопасна клинична среда за пациентите. Използването на контролирано машинно обучение в здравеопазването може да повиши ефективността на клиничното изпитване.
Край на мислите
В наши дни машинното обучение е неразделна част от нашето ежедневие. Тази техника се използва в различни области като прогноза за времето, маркетингови приложения, прогнозиране на продажбите и много други. Въпреки това, машинното обучение в здравеопазването все още не е толкова широкообхватно, както другите приложения за машинно обучение, поради наличието на медицинска сложност и недостиг на данни. Ние твърдо вярваме, че тази статия помага да обогатите уменията си за машинно обучение.
Ако имате някакво предложение или запитване, моля, оставете коментар. Можете също да споделите тази статия с приятелите и семейството си чрез Facebook, Twitter и LinkedIn.
