ヘルスケア業界は、常に技術の進歩とその提供から恩恵を受けてきました。 ペースメーカーやX線から電子CPRなどに至るまで、ヘルスケアはテクノロジーの役割により、社会とその進化に多大な価値を付加することができました。 進歩のこの段階で進化を前進させるのは、人工知能（AI）と、機械学習、深層学習、 NLP、 もっと。
AIと機械学習の概念は、想像以上に、医師や外科医が貴重な命をシームレスに救い、出現前から病気や懸念を検出し、患者をより適切に管理し、回復プロセスにより効果的に取り組むのに役立ちます。 AI主導のソリューションと機械学習モデルを通じて、世界中の組織は人々により良い医療を提供することができます。
しかし、これらXNUMXつのテクノロジーは、病院や医療提供者にどの程度の力を与えているのでしょうか。 それらを不可避にするユースケースの実際の具体的なアプリケーションは何ですか？ さて、調べてみましょう。
ヘルスケアにおける機械学習の役割
初心者の場合、機械学習はAIのサブセットであり、機械が自律的に概念を学習し、データを処理し、望ましい結果を提供できるようにします。 教師なし学習、教師あり学習などのさまざまな学習手法を通じて、機械学習モデルは条件や句を介してデータを処理し、結果に到達することを学習します。 これにより、規範的および予測的な洞察を生み出すのに理想的です。
これらの洞察は、患者とベッドの管理、リモートモニタリング、予約管理、勤務名簿の作成など、医療提供の組織的および管理的側面に非常に役立ちます。 医療専門家は、毎日25％の時間を記録管理や更新、請求処理などの冗長なタスクに費やしているため、必要に応じて医療を提供することができません。
機械学習モデルの実装により、自動化がもたらされ、必要性が最も低い場所での人間の介入が排除される可能性があります。 さらに、機械学習は、投薬、予約、レポート収集などについて患者にタイムリーなアラートと通知を送信することにより、患者の関与と回復を最適化するのにも役立ちます。
これらの管理上のメリットに加えて、機械学習には他にも実用的なメリットがあります。 ヘルスケア。 それらが何であるかを調べてみましょう。
機械学習の実際のアプリケーション
病気の検出と効率的な診断
医療における機械学習の主な使用例のXNUMXつは、病気の早期発見と効率的な診断にあります。 遺伝性疾患や遺伝性疾患、特定の種類の癌などの懸念は、初期段階では特定が困難ですが、十分に訓練された機械学習ソリューションを使用すれば、正確に検出できます。
このようなモデルは、コンピュータービジョンやその他のデータセットから何年にもわたるトレーニングを受けています。 彼らは、人体や臓器のわずかな異常でも発見し、さらなる分析のための通知をトリガーするように訓練されています。 このユースケースの良い例はIBMWatson Genomicであり、コグニティブコンピューティングを利用したゲノム駆動型シーケンスモデルにより、懸念を診断するためのより高速で効果的な方法が可能になります。
健康記録の効率的な管理
進歩にもかかわらず、電子健康記録の維持は依然として医療部門で厄介な懸念事項です。 以前にまとめて使用したものに比べてはるかに簡単になったことは事実ですが、健康データはまだ至る所にあります。
健康記録を一元化して合理化する必要があるため、これは非常に皮肉なことです（相互運用性も忘れないでください）。 ただし、レコードから欠落している重要な詳細の多くは、ロックされているか間違っています。 ただし、MathWorksとGoogleのプロジェクトが手書き検出テクノロジーを通じてオフラインレコードの自動更新を支援しているため、機械学習の影響によってこれらすべてが変化しています。 これにより、さまざまな分野の医療専門家が患者データにタイムリーにアクセスして仕事をすることができます。
糖尿病の検出
糖尿病のような病気の問題は、多くの人が何の症状も経験せずに長期間それを持っているということです。 ですから、実際に糖尿病の症状や影響を初めて体験したときは、もうかなり遅いです。 ただし、このようなインスタンスは、機械学習モデルによって防ぐことができます。
Naive Bayes、KNN、Decision Treeなどのアルゴリズムに基づいて構築されたシステムを使用して、健康データを処理し、個人の年齢、ライフスタイルの選択、食事、体重、その他の重要な詳細から糖尿病の発症を予測できます。 同じアルゴリズムを使用して、肝疾患を正確に検出することもできます。
行動変容
ヘルスケアは病気や病気の治療を超えています。 それは全体的な幸福についてです。 多くの場合、私たち人間は、自分自身について、そして身体のジェスチャー、姿勢、および全体的な行動で何を経験するかについてより多くを明らかにします。 機械学習主導のモデルは、このような潜在意識や非自発的な行動を特定し、必要なライフスタイルの変更を行うのに役立ちます。 これは、長時間のアイドル時間の後に体を動かすことを推奨するウェアラブルや、体の姿勢を修正するように求めるアプリのように単純な場合があります。
新薬と医薬品の発見
多くの主要な健康上の病気はまだ治療法がありません。 癌やエイズのような生命を脅かす懸念がすぐにある一方で、自己免疫疾患や神経障害など、一生を食い尽くす可能性のある慢性疾患もあります。
機械学習は、組織や製薬会社が主要な病気の薬をより早く、より効果的に考案するのに非常に役立ちます。 シミュレートされた臨床試験、シーケンス、およびパターン検出を通じて、企業は実験と観察のプロセスを迅速に追跡できるようになりました。 機械学習の助けを借りて、多くの型破りな治療法や治療法も主流の医学と並行して開発されています。
アップラッピング
機械学習は、私たち人間が進化の次の段階に到達するために必要な時間を大幅に短縮しています。 私たちは今、ここにたどり着いたよりも速いペースで前進しています。 より多くのユースケース、実験、アプリケーションがあれば、今後数年間でシンプルなスマートフォンアプリによって、癌がどのように治癒したか、または壊滅的なパンデミックがどのように回避されたかについて話し合うことができます。 AI in ヘルスケア 医療業界に革命をもたらしています。
