醫療保健行業機器學習的7個應用

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人工智慧的機器學習領域透過教會計算機識別模式、從其行為中學習以及根據過去的經驗做出判斷，來訓練計算機像人類一樣思考。醫療保健行業的興起只是眾多因人工智慧發展而獲得顯著提升的行業之一。機器學習改變了醫學診斷，減少了停機時間，並提高了自動化、定製化健康建議的質量，尤其是在醫療保健領域。在醫療保健領域，機器學習演算法用於提取重要資料和見解，無需持續程式設計。隨著機器學習演算法獲得經驗，醫療保健資訊學和治療程式變得更快、更精確，從而簡化了醫生的工作。在這篇文章中，我們將探討機器學習在醫療保健中的應用。

醫療保健行業機器學習的應用

製藥、生物技術、醫學研究和開發是醫療保健的眾多利基學科中的一些，它們正在從機器學習的進步中受益。以下是機器學習在醫療保健中的應用。

1. 醫學影像與診斷

“醫學影像”一詞指的是一系列用於觀察人體以檢測、監測或治療醫療問題的程式。無論是在懷疑疾病、損傷還是醫療護理的成功方面，每種型別的技術都提供了有關所研究或治療的身體部位的特定資訊。人工智慧和機器學習在醫學疾病的診斷和影像方面有很多令人興奮的應用，因為計算機能夠處理諸如罕見疾病等異常事件。在識別更廣泛疾病的詳細模式方面，它們優於大多數人類醫療保健專家。

2. 健康監測

任何防止潛在健康問題的行動或策略都被認為是預防性護理。如今，只有常規體檢、疫苗接種等被認為是“預防性護理”的一部分。人工智慧和機器學習技術的預測能力有可能改進現有的預防性護理。在許多行業中，預測性維護是使用高度依賴感測器的強大人工智慧系統執行的。Apple Watch、Fitbit、Garmin 和其他可穿戴健康和健身裝置可以充當感測器，以增強醫療保健行業的預防性護理。這些裝置自動支援睡眠、活動、飲食、VO2 和心率的資料。

3. 個性化治療

提供個性化治療是醫療保健行業中一個突出的機器學習用例。它使醫療保健公司能夠透過評估個人的病史、症狀和診斷來提供個性化的患者護理。在醫學和醫療保健中使用機器學習，臨床醫生可以制定個性化治療方案並提供針對個體個體特定疾病的藥物。醫療保健組織還可以使用機器學習訪問基於患者電子健康資訊的分析。這使臨床醫生能夠更快地做出關於哪種型別的治療適合患者的判斷。

4. 早期識別疾病

為了制定治療策略並幫助患者獲得健康的生活方式，重要的是在早期階段診斷許多疾病。結合監督和無監督演算法的機器學習技術可以更有效地幫助醫生早期診斷疾病。如果症狀引起關注，醫生可以使用機器學習將疾病的新資料與歷史資料進行比較，從而做出適當的反應。

5. 患者篩選

人工智慧和機器學習可以在患者前往醫院接受治療之前很久就幫助篩選患者。人工智慧可以透過簡化使用者體驗（相較於傳統的預篩選問卷）並允許更多基於語音和文字的互動來改進患者預篩選。機器學習還可以被人工智慧用於發現新模式並改進患者投訴診斷。使用文字或語音的人工智慧聊天系統可以比預先程式設計的靜態調查更好地模擬現實世界醫療保健從業人員的能力。

6. 藥物發現

COVID-19 突顯了疫苗開發的重要性。儘管全世界已經致力於研發一年多的疫苗，並且取得了重大進展，但疫苗和藥物的發現方法仍然勞動密集、成本高、耗時且通常無效。醫療保健公司越來越多地使用人工智慧技術（如機器學習和深度學習）來設計和測試新藥物。由於存在如此多的化學組合，開發新藥需要大量的資料分析。人工智慧透過其處理海量資料的卓越效能解決了這一挑戰。由於研究和開發更加成功，這項技能可以以更短的時間和更低的成本生產更多獲得批准的藥物。

7. 機器人手術

以協作機器人的形式使用人工智慧技術改變了手術領域。在進行微小切口的同時，在切割的深度和速度上可以看到革命性的變化。通常，手術的結果會受到外科醫生專業知識的影響，尤其是在進行新穎或複雜的手術時。即使是最有經驗的外科醫生，在使用人工智慧減少個案之間的差異時，也可以更有效地進行手術。由於人工智慧機器人非常精確，因此可以降低手術過程中發生震顫或其他意外動作的可能性。例如，由人工智慧和機器學習驅動的機器人能夠執行基本任務，如精確切割和縫合，同時以更高的精度和緊湊性執行。

結論

為了總結機器學習在醫療保健中的重要性，最高分歸於其在對健康資料進行排序和分類方面的巨大能力，以及加速醫生的臨床決策和任何可能挽救生命或使治療變得不那麼複雜（例如，在手術過程中預防低氧血癥）的預測。醫療保健是人工智慧和機器學習深刻影響的行業之一。事實上，必須考慮不可避免的風險。然而，將人工智慧應用於醫療保健帶來了許多好處，表明它最終將成為醫療保健的必備工具。從促進挽救生命的療法的探索到改善患者護理，人工智慧對每個行業都產生了重大影響。