7 приложений машинного обучения в сфере здравоохранения

7 приложений машинного обучения в сфере здравоохранения Изучение

Отрасль здравоохранения — это важная отрасль, которая предлагает помощь миллионам граждан и в то же время вносит свой вклад в местную экономику. Искусственный интеллект приносит пользу отрасли здравоохранения множеством способов. Информационные технологии революционизируют отрасль здравоохранения, протягивая руку помощи. Как мы знаем, ИИ — это разработка вычислительных систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Сюда входят сложные задачи, такие как принятие решений, решение сложных проблем, обнаружение объектов и многое другое. Преимущества технологий, такие как повышенный уровень точности и высокий уровень вычислений, на решение которых вручную у людей уходит несколько дней, внедряются в медицинский бизнес для улучшения услуг и сохранения организованности данных.

Машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта, которое повлияло на различные области, включая маркетинг, финансы, игровую индустрию и даже музыкальное искусство. Однако наибольшее влияние искусственный интеллект оказывает на отрасль здравоохранения. Согласно отчету PwC, к 2030 году ИИ внесет в мировую экономику дополнительные 15,7 трлн долларов, при этом наибольшее влияние ожидается на отрасль здравоохранения.

Причины внезапного роста ИИ в здравоохранении

Давайте сузим причину внезапного роста и применения машинного обучения в отрасли здравоохранения. Есть два основных момента, которые сделали ИИ настолько эффективным в сфере здравоохранения.

  • Высокая доступность медицинских данных — с доступностью данных внедрение искусственного интеллекта становится намного проще. Искусственный интеллект основан на таких технологиях, как глубокое обучение и машинное обучение, для которого требуются тонны и тонны данных. Таким образом, отрасли здравоохранения становится проще отслеживать историю своей компании с помощью правильно организованной настройки данных.
  • Разработка сложных алгоритмов — внедрение сложных алгоритмов привело к развитию машинного обучения в отрасли здравоохранения. В частности, медицинские данные имеют очень многомерный характер, данные очень обширны, они имеют тысячи и тысячи атрибутов, машинное обучение играет важную роль в отрасли здравоохранения благодаря функции комплексного решения проблем.
Читайте также:  Перенаправление ввода-вывода в Ubuntu

Применение машинного обучения в секторе здравоохранения

Растущее число приложений машинного обучения в здравоохранении позволяет отраслям здравоохранения эффективно управлять своими данными и улучшать свои услуги. Давайте посмотрим на несколько приложений машинного обучения в сфере здравоохранения.

1. Управление медицинскими данными

Машинное обучение на самом деле продвигает отрасль здравоохранения, внедряя когнитивные технологии для просмотра огромного количества медицинских записей, а также для выполнения любой диагностики мощности. Машинное обучение помогает предсказать намерения пользователя. Внедрение машинного обучения в рабочий процесс организации может способствовать развитию персонализированного взаимодействия с пользователем, что позволяет компании принимать более обоснованные решения и более эффективные действия, улучшающие качество обслуживания клиентов, что приносит пользу организации. Таким образом, машинное обучение помогает хранить, собирать и преобразовывать данные.

2. Помогает в медицинской диагностике

Согласно данным Global Market Insights, медицинская визуализация и диагностика на основе ИИ должны вырасти более чем на 40% и превысить 2,5 миллиарда долларов к 2024 году. С помощью машинного обучения и моделей глубокого обучения ИИ фактически революционизирует область диагностики изображений в медицине. Одно из основных применений ИИ в медицинской диагностике — это МРТ. Искусственный интеллект взял на себя сложный анализ МРТ и значительно упростил его.

3. Выявление заболеваний на более ранней стадии

Машинное обучение сыграло очень важную роль в раннем прогнозировании заболеваний, таких как сердечные приступы и диабет. Существует множество носимых устройств на основе искусственного интеллекта, которые разрабатываются для наблюдения за здоровьем человека и отображения любых предупреждений, когда устройства наблюдают что-то необычное или маловероятное. Например: — Fitbit и Apple Watch. Эти устройства контролируют частоту сердечных сокращений человека, цикл сна, частоту дыхания, уровень активности, артериальное давление и т. Д. Он ведет учет этих мер 24 × 7.

4. Машинное обучение в медицинской помощи

По мере развития механизма для помощников медсестер, согласно недавнему опросу, развитие виртуальных медсестер на основе искусственного интеллекта увеличилось, объем виртуальных помощников медсестер к 2027 году составит максимум 20 миллиардов долларов США. Виртуальная медсестра помогает контролировать состояние пациентов и наблюдение за лечением между визитами к врачу.

Читайте также:  Тензоры в Pytorch

5. Машинное обучение в процессе принятия решений

ИИ сыграл очень важную роль в принятии решений не только в области здравоохранения, но ИИ также улучшил бизнес, изучая потребности клиентов и оценивая любой потенциальный риск, с которым может столкнуться бизнес. Мощным примером использования искусственного интеллекта при принятии решений является использование хирургических роботов, которые могут свести к минимуму ошибки и любые вариации и в конечном итоге помогут повысить эффективность ваших хирургов. Они помогают проводить сложные операции с большей гибкостью и контролем, чем любой другой подход.

6. Персонализированная медицина

Прогностический анализ машинного обучения может помочь пользователям получить индивидуальное лечение. Как правило, медсестры обязаны выбирать из определенного набора диагнозов или прогнозировать риск для пациента, используя фиксированную формулу, основанную на анамнезе и доступной генетической информации. Принимая во внимание, что машинное обучение в медицине предсказывает данные пациента путем анализа истории болезни для создания нескольких вариантов лечения. Поскольку эти методы лечения основаны на данных пользователя, они с большей вероятностью подходят пациенту и являются более индивидуализированными.

7. Помогает анализировать ошибки в рецептах.

Машинное обучение также может обнаруживать и анализировать ошибки в рецептах. Разведка может проверить медицинские карты пациента с указанными рецептами, чтобы найти и исправить возможные ошибки в лекарствах.

Заключение

В отраслях здравоохранения интеллектуальные данные различных моделей науки о данных без какого-либо человеческого интеллекта могут обеспечить точные и эффективные результаты с минимальными затратами времени. Модели машинного обучения помогают секторам здравоохранения множеством способов, предоставляя точные и эффективные предложения или сокращая объем ручных задач медицинских работников, что позволяет им сосредоточиться на области исследований и повысить свою эффективность в неотложных случаях.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий