Masjienleer in gesondheidsorg

Werklike toepassings van masjienleer in gesondheidsorg

Die gesondheidsorgbedryf het nog altyd voordeel getrek uit tegnologiese vooruitgang en hul aanbiedinge. Van pasaangeërs en X-strale tot elektroniese KPR's en meer, gesondheidsorg kon baie waarde toevoeg tot die samelewing en die evolusie daarvan as gevolg van die rol van tegnologie. Met die evolusie vorentoe in hierdie fase van vooruitgang, is kunsmatige intelligensie (AI) en sy verwante tegnologieë soos masjienleer, diep leer, NLP, En meer.

Op meer maniere as denkbaar, help AI en masjienleerkonsepte dokters en chirurge om kosbare lewens naatloos te red, siektes en bekommernisse op te spoor selfs voor hul koms, pasiënte beter te bestuur, meer effektief betrokke te raak by hul herstelproses en meer. Deur middel van AI-gedrewe oplossings en masjienleermodelle kan organisasies regoor die wêreld gesondheidsorg aan mense beter lewer.

Maar hoe presies bemagtig hierdie twee tegnologieë hospitale en gesondheidsorgverskaffers? Wat is die werklike tasbare toepassings van gebruiksgevalle wat dit onvermydelik maak? Wel, laat ons uitvind.

Die rol van masjienleer in gesondheidsorg

Vir die oningewydes is masjienleer 'n deelversameling van AI waarmee masjiene outomaties konsepte kan leer, data kan verwerk en die gewenste resultate kan lewer. Deur middel van verskillende leertegnieke soos leer sonder toesig, onder toesig en meer, leer masjienleermodelle om data deur toestande en klousules te verwerk en tot uitkomste te kom. Dit maak hulle ideaal om voorskriftelike en voorspellende insigte uit te lig.

Die rol van masjienleer in gesondheidsorg Hierdie insigte help uiters in die organisatoriese en administratiewe kant van gesondheidsorg, soos pasiënt- en bedbestuur, monitering op afstand, afspraakbestuur, plasing van roosters en meer. Gesondheidswerkers bestee daagliks 25% van hul tyd aan oortollige take soos rekordbestuur en opdatering en verwerking van eise, wat hulle verhinder om gesondheidsorg te lewer soos benodig.

Die implementering van masjienleermodelle kan outomatisering tot gevolg hê en menslike ingryping uitskakel op plekke waar dit die minste nodig is. Boonop help masjienleer ook om die betrokkenheid en herstel van pasiënte te optimaliseer deur tydige waarskuwings en kennisgewings aan pasiënte te stuur oor hul medisyne, afsprake, versameling van verslae en meer.

Behalwe hierdie administratiewe voordele, is daar ook ander praktiese voordele van masjienleer gesondheidsorg. Kom ons ondersoek wat hulle is.

Kom ons bespreek u vereiste vir AI -opleidingsdata vandag.

Werklike toepassings van masjienleer

Siekteopsporing en doeltreffende diagnose

Een van die belangrikste gevalle van masjienleer in gesondheidsorg is die vroeë opsporing en doeltreffende diagnose van siektes. Kommer soos oorerflike en genetiese afwykings en sekere soorte kankers is in die vroeë stadiums moeilik om te identifiseer, maar met goed opgeleide oplossings vir masjienleer kan dit presies opgespoor word.

Sulke modelle ondergaan jare se opleiding van rekenaarvisie en ander datastelle. Hulle word opgelei om selfs die geringste afwykings in die menslike liggaam of 'n orgaan op te spoor om 'n kennisgewing vir verdere ontleding te aktiveer. 'N Goeie voorbeeld van hierdie gebruiksgeval is IBM Watson Genomic, wie se genoom-gedrewe volgorde-model wat deur kognitiewe rekenaars aangedryf word, vinniger en meer effektiewe maniere moontlik maak om probleme te diagnoseer.

Doeltreffende bestuur van gesondheidsrekords

Ten spyte van vordering, is die instandhouding van elektroniese gesondheidsrekords steeds 'n bron van kommer in die gesondheidsorgsektor. Alhoewel dit waar is, is dit baie makliker in vergelyking met wat ons vroeër gesamentlik gebruik het, maar gesondheidsdata is nog steeds oral.

Dit is nogal ironies omdat gesondheidsrekords gesentraliseer en vaartbelyn moet word (laat ons ook nie interoperabel vergeet nie). Baie belangrike besonderhede wat uit rekords ontbreek, is egter gesluit of verkeerd. Die invloed van masjienleer verander egter alles, aangesien projekte van MathWorks en Google help met die outomatiese opdatering van selfs vanlyn rekords deur middel van handskrifopsporingstegnologieë. Dit verseker dat professionele persone in die gesondheidsorg tydelik toegang tot pasiëntdata het om hul werk te verrig.

Diabetes opsporing

Die probleem met 'n siekte soos diabetes is dat baie mense dit vir 'n lang tydperk het sonder om enige simptome te ervaar. As hulle dus die eerste keer die simptome en gevolge van diabetes ondervind, is dit al redelik laat. Gevalle soos hierdie kan egter voorkom word deur middel van masjienleermodelle.

'N Stelsel wat op algoritmes soos Naive Bayes, KNN, Decision Tree en meer gebou is, kan gebruik word om gesondheidsdata te verwerk en die aanvang van diabetes te voorspel deur besonderhede van 'n individu se ouderdom, leefstylkeuses, dieet, gewig en ander belangrike besonderhede. Dieselfde algoritmes kan ook gebruik word om lewersiektes akkuraat op te spoor.

Gedragsmodifikasie

Gesondheidsorg is verder as die behandeling van siektes en siektes. Dit gaan oor algemene welstand. Dikwels onthul ons as mense meer oor onsself en wat ons deurmaak met ons liggaamlike gebare, houdings en algemene gedrag. Masjienleer-gedrewe modelle kan ons nou help om sulke onderbewuste en onwillekeurige optrede te identifiseer en die nodige lewenstylveranderings aan te bring. Dit kan so eenvoudig wees soos draagbare materiaal wat u aanbeveel om u liggaam na lang periodes van stilstand te beweeg of programme wat u vra om u liggaamshoudings reg te stel.

Ontdek nuwe medisyne en medisyne

Ontdek nuwe dwelms en medikasie Baie groot gesondheidskwale het nog steeds geen genesing nie. Alhoewel daar onmiddellik lewensbedreigende probleme soos kanker en vigs aan die een kant is, is daar ook chroniese siektes wat individue hul hele lewe lank kan opvreet, soos outo-immuun siektes en neurologiese afwykings.

Masjienleer help organisasies en dwelmvervaardigers geweldig om vinniger en meer effektief met medisyne vir groot siektes vorendag te kom. Deur middel van gesimuleerde kliniese toetse, volgorde en patroonopsporing, kan ondernemings hul eksperimenterings- en waarnemingsprosesse vinnig opspoor. Baie onkonvensionele terapieë en middels word ook parallel met die gewone medisyne ontwikkel met behulp van masjienleer.

Wikkel

Masjienleer verminder die tyd wat ons mense nodig het om die volgende fase van evolusie te bereik, aansienlik. Ons beweeg nou vinniger vorentoe as hoe ons hier gekom het. Met meer gebruiksgevalle, eksperimente en toepassings, kan ons bespreek hoe kanker genees is of hoe 'n verwoestende pandemie weens 'n eenvoudige slimfoon -app in die komende jare vermy kan word. AI in Healthcare is 'n revolusie in die mediese bedryf.

Sosiale Deel