Здравната индустрия винаги се е възползвала от технологичния напредък и техните предложения. От пейсмейкъри и рентгенови лъчи до електронни CPR и други, здравеопазването успя да добави стойност към обществото и неговата еволюция изключително благодарение на ролята на технологията. Изкуственият интелект (AI) и свързаните с него технологии като машинно обучение, дълбоко обучение, НЛП, И още.
По повече начини, отколкото можете да си представите, концепциите за изкуствен интелект и машинно обучение помагат на лекари и хирурзи да спасяват безпроблемно ценни животи, да откриват болести и проблеми дори преди появата им, да управляват пациентите по-добре, да се ангажират по-ефективно в процеса на тяхното възстановяване и др. Чрез управлявани от изкуствен интелект решения и модели за машинно обучение организациите по света са в състояние да предоставят по-добре здравеопазване на хората.
Но как точно тези две технологии овластяват болниците и доставчиците на здравни услуги? Кои са осезаемите приложения в реалния свят на случаите на употреба, които ги правят неизбежни? Е, нека разберем.
Ролята на машинното обучение в здравеопазването
За непосветените машинното обучение е подмножество от AI, което позволява на машините автономно да учат концепции, да обработват данни и да доставят желаните резултати. Чрез различни техники за обучение, като неконтролирано, контролирано обучение и други, моделите за машинно обучение се научават да обработват данни чрез условия и клаузи и да достигат до резултати. Това ги прави идеални за извличане на предписващи и предсказуеми прозрения.
Внедряването на модели за машинно обучение може да доведе до автоматизация и да премахне човешката намеса на места, където е най-малко необходима. Освен това, машинното обучение също помага за оптимизиране на ангажираността и възстановяването на пациентите чрез изпращане на навременни предупреждения и известия до пациентите за техните лекарства, срещи, събиране на отчети и др.
Освен тези административни ползи има и други практически ползи от машинното обучение здравеопазването. Нека проучим какви са те.
Реални приложения на машинното обучение
Откриване на заболявания и ефективна диагностика
Един от основните случаи на използване на машинно обучение в здравеопазването е ранното откриване и ефективна диагностика на заболявания. Притеснения като наследствени и генетични заболявания и някои видове рак са трудни за идентифициране в ранните етапи, но с добре обучени решения за машинно обучение те могат да бъдат точно открити.
Такива модели преминават години на обучение от компютърно зрение и други набори от данни. Те са обучени да забелязват и най-малките аномалии в човешкото тяло или орган, за да задействат известие за допълнителен анализ. Добър пример за този случай на използване е IBM Watson Genomic, чийто модел на секвениране, управляван от генома, задвижван от когнитивни изчисления, позволява по-бързи и по-ефективни начини за диагностициране на проблеми.
Ефективно управление на здравни досиета
Въпреки напредъка, поддържането на електронни здравни досиета все още е проблем за сектора на здравеопазването. Въпреки че е вярно, че стана много по-лесно в сравнение с това, което колективно използвахме по-рано, здравните данни все още са навсякъде.
Това е доста иронично, защото здравните досиета трябва да бъдат централизирани и рационализирани (нека не забравяме и оперативно съвместими). Въпреки това, много важни подробности, които липсват в записите, са или заключени, или грешни. Влиянието на машинното обучение обаче променя всичко това, тъй като проектите на MathWorks и Google помагат за автоматичното актуализиране дори на офлайн записи чрез технологии за откриване на ръкописен текст. Това гарантира, че здравните специалисти във всички вертикали имат навременен достъп до данните на пациентите, за да вършат работата си.
Откриване на диабет
Проблемът с болест като диабета е, че много хора го имат за продължителен период от време, без да изпитват никакви симптоми. Така че, когато действително изпитат симптомите и ефектите на диабета за първи път, вече е доста късно. Случаи като тези обаче могат да бъдат предотвратени чрез модели на машинно обучение.
Система, изградена на базата на алгоритми като Naive Bayes, KNN, Decision Tree и други, може да се използва за обработка на здравни данни и прогнозиране на появата на диабет чрез подробности от възрастта на индивида, избора на начин на живот, диета, тегло и други важни подробности. Същите алгоритми могат да се използват и за точно откриване на чернодробни заболявания.
Модификация на поведението
Здравеопазването е отвъд лечението на болести и заболявания. Става въпрос за цялостното благосъстояние. Често ние като хора разкриваме повече за себе си и това, през което преминаваме с нашите телесни жестове, пози и цялостно поведение. Моделите, управлявани от машинно обучение, вече могат да ни помогнат да идентифицираме такива подсъзнателни и неволни действия и да направим необходимите промени в начина на живот. Това може да бъде толкова просто, колкото носими устройства, които ви препоръчват да движите тялото си след продължителни периоди на неактивност, или приложения, които ви молят да коригирате позите на тялото си.
Откриване на нови лекарства и лекарства
Машинното обучение изключително много помага на организациите и производителите на лекарства да създават лекарства за сериозни заболявания по-бързо и по-ефективно. Чрез симулирани клинични изпитвания, секвениране и откриване на модели компаниите вече могат да ускорят процесите си на експериментиране и наблюдение. Много нетрадиционни терапии и лекарства също се разработват успоредно с масовата медицина с помощта на машинно обучение.
Завършвайки
Машинното обучение значително намалява времето, необходимо на нас, хората, за да достигнем следващата фаза на еволюцията. Сега се движим напред със скорост, по-бърза от тази, която стигнахме до тук. С повече случаи на употреба, експерименти и приложения бихме могли да обсъждаме как ракът е бил излекуван или как е избегната опустошителна пандемия благодарение на просто приложение за смартфон през следващите години. AI в здравеопазването революционизира медицинската индустрия.
