Phenquestions
Са брзим растом популације, чини се изазовним бележити и анализирати огромну количину информација о пацијентима. Машинско учење пружа нам такав начин да аутоматски сазнамо и обрадимо ове податке што чини здравствени систем динамичнијим и робуснијим. Машинско учење у здравству доноси две врсте домена: информатику и медицину у једној нити. Техника машинског учења доноси напредак медицинске науке и такође анализира сложене медицинске податке за даљу анализу.
Неколико истраживача ради у овом домену како би донело нову димензију и карактеристике. Недавно је Гоогле изумио алгоритам машинског учења за откривање канцерогених тумора на мамографима. Поред тога, Станфорд представља алгоритам дубоког учења за одређивање рака коже. Сваке године неколико конференција, нпр.г., Машинско учење за здравствену заштиту одржава се ради примене нове аутоматизоване технологије у медицинској науци како би се пружила боља услуга.
Примене машинског учења у здравству
Сврха машинског учења је да машину учини просперитетнијом, ефикаснијом и поузданијом него раније. Међутим, у здравственом систему алат за машинско учење је лекарски мозак и знање.
Јер пацијенту су увек потребни људски додир и брига. Ни машинско учење ни било која друга технологија то не могу заменити. Аутоматизована машина може пружити услугу на бољи начин. У наставку је описано 10 најбољих примена машинског учења у здравству.
1. Дијагноза болести срца
Срце је један од главних органа нашег тела. Често патимо од разних срчаних болести попут болести коронарних артерија (ЦАД), коронарне болести срца (ЦХД) и тако даље. Многи истраживачи раде на алгоритмима машинског учења за дијагнозу срчаних болести. То је врло вруће истраживачко питање широм света. Аутоматизовани систем дијагнозе болести срца једна је од најзначајнијих благодати машинског учења у здравству.
Истраживачи раде на неколико надзираних алгоритама машинског учења попут Суппорт Вецтор Мацхине (СВМ) или Наиве Баиес да би их користили као алгоритам учења за откривање срчаних болести.
Скуп података о болестима срца из УЦИ може се користити као скуп података за обуку или тестирање или обоје. ВЕКА алат за рударење података може се користити за анализу података. Ако желите, можете користити приступ вештачке неуронске мреже (АНН) за развој система дијагнозе срчаних болести.
2. Предвиђање дијабетеса
Дијабетес је једна од честих и опасних болести. Такође, ова болест је један од водећих узрока стварања било које друге тешке болести и ка смрти. Ова болест може оштетити наше различите делове тела попут бубрега, срца и нерава. Циљ употребе приступа машинском учењу у овој области је откривање дијабетеса у раној фази и спашавање пацијената.
Као алгоритам класификације, случајна шума, КНН, стабло одлучивања или наивни Баиес могу се користити за развој система предвиђања дијабетеса. Међу њима, Наиве Баиес надмашује остале алгоритме у погледу тачности. Јер су његове перформансе одличне и потребно је мање времена за рачунање. Скуп података о дијабетесу можете преузети овде. Садржи 768 тачака података са по девет карактеристика.
3. Предвиђање болести јетре
Јетра је други по значају унутрашњи орган у нашем телу. Игра виталну улогу у метаболизму. Може се напасти неколико болести јетре попут цирозе, хроничног хепатитиса, рака јетре итд.
Недавно се концепти машинског учења и рударења података драматично користе за предвиђање болести јетре. Предвиђање болести користећи обимне медицинске податке представља изазовни задатак. Међутим, истраживачи се свим силама труде да превазиђу таква питања користећи концепте машинског учења попут класификације, кластерисања и многих других.
Скуп података о индијским пацијентима јетре (ИЛПД) може се користити за систем предвиђања болести јетре. Овај скуп података садржи десет променљивих. Такође се може користити и скуп података о поремећајима јетре. Као класификатор може се користити Суппорт Вецтор Мацхине (СВМ). МАТЛАБ можете користити за развој система предвиђања болести јетре.
4. Роботска хирургија
Роботска хирургија је једна од референтних примена машинског учења у здравству. Ова апликација ће ускоро постати перспективно подручје. Ова апликација се може поделити у четири поткатегорије као што су аутоматско шивање, процена хируршке вештине, побољшање роботизованих хируршких материјала и моделирање хируршког тока посла.
Шивање је поступак шивања отворене ране. Аутоматизација шивања може смањити дужину хируршког поступка и умор хирурга. Као пример, хируршки робот Гавран. Истраживачи покушавају да примене приступ машинског учења за процену перформанси хирурга у минимално инвазивној хирургији уз помоћ робота.
Истраживачи Лабораторије за напредну роботику и контролу Универзитета у Калифорнији, Сан Диего (УЦСД) покушавају да истраже апликације за машинско учење како би побољшали хируршку роботику.
Као што, у случају неурохирургије, роботи нису у стању да ефикасно раде. Ручни хируршки ток рада захтева пуно времена и не може пружити аутоматске повратне информације. Коришћењем приступа машинском учењу може убрзати систем.
5. Откривање и предвиђање рака
Тренутно се приступи машинском учењу користе за опсежно откривање и класификацију тумора. Такође, дубоко учење игра значајну улогу у откривању рака. Како је дубоко учење доступно, а доступни су и извори података. Студија је показала да дубоко учење смањује проценат грешке у дијагнози рака дојке.
Машинско учење доказало је своје способности за успешно откривање рака. Кинески истраживачи истражили су ДеепГене: класификатор типа карцинома користећи дубоко учење и мутације соматских тачака. Користећи приступ дубоког учења, рак се такође може открити издвајањем карактеристика из података о експресији гена. Штавише, Цонволутион Неурал Нетворк (ЦНН) се примењује у класификацији карцинома.
6. Персонализовани третман
Машинско учење за персонализовани третман је вруће истраживачко питање. Циљ овог подручја је пружање боље услуге на основу индивидуалних здравствених података уз предиктивну анализу. Рачунски и статистички алати за машинско учење користе се за развој персонализованог система лечења заснован на симптомима пацијената и генетским информацијама.
Да би се развио персонализовани систем лечења, користи се надгледани алгоритам машинског учења. Овај систем је развијен коришћењем медицинских информација о пацијенту. Апликација СкинВисион је пример персонализованог третмана. Коришћењем ове апликације на телефону се може проверити да ли кожа има рак коже. Персонализовани систем лечења може смањити трошкове здравствене заштите.
7. Откривање лекова
Употреба машинског учења у откривању лекова је референтна примена машинског учења у медицини. Мицрософт Пројецт Хановер ради на увођењу технологија машинског учења у прецизну медицину. Тренутно неколико компанија примењује технику машинског учења у откривању лекова. Као пример, БеневолентАИ. Њихов циљ је да користе вештачку интелигенцију (АИ) у откривању лекова.
Постоји неколико благодати примене машинског учења у овој области, као што ће убрзати процес и смањити стопу отказа. Такође, машинско учење оптимизује производни процес и трошкове откривања лекова.
8. Паметни електронски рекордер здравља
Обим машинског учења попут класификације докумената и оптичког препознавања знакова може се користити за развој паметног електронског система здравствених картона. Задатак ове апликације је развити систем који може сортирати упите пацијента путем е-поште или трансформисати систем ручног евидентирања у аутоматизовани систем. Циљ ове апликације је изградња сигурног и лако доступног система.
Брзи раст електронских здравствених картона обогатио је складиште медицинских података о пацијентима који се могу користити за побољшање здравствене заштите. Смањује грешке у подацима, на пример, двоструке податке.
Да би се развио систем електронског здравственог бележника, надгледани алгоритам машинског учења попут Суппорт Вецтор Мацхине (СВМ) може се користити као класификатор или се такође може применити вештачка неуронска мрежа (АНН).
9. Машинско учење у радиологији
У последње време истраживачи раде на интегрисању машинског учења и вештачке интелигенције у радиологију. Аидоц пружа софтвер за радиолога да убрза процес откривања користећи приступе машинском учењу.
Њихов задатак је да анализирају медицинску слику како би понудили разумљиво решење за откривање абнормалности по целом телу. Надгледани алгоритам машинског учења користи се углавном у овој области.
За медицинску сегментацију слике користи се техника машинског учења. Сегментација је поступак идентификовања структура на слици. За сегментацију слика највише се користи метода сегментације графова. Обрада природног језика користи се за анализу радиолошких текстова. Стога, примена машинског учења у радиологији може побољшати услугу неге пацијента.
10. Клиничко испитивање и истраживање
Клиничко испитивање може бити скуп упита који захтевају одговоре како би се постигла ефикасност и сигурност појединачног биомедицинског или фармацеутског производа. Сврха овог испитивања је да се фокусира на нови развој третмана.
Ово клиничко испитивање кошта много новца и времена. Примена машинског учења у овој области има значајан утицај. Систем заснован на МЛ може пружити надзор у реалном времену и робусну услугу.
Предност примене технике машинског учења у клиничком испитивању и истраживању је у томе што се она може даљински надгледати. Такође, машинско учење пружа сигурно клиничко окружење за пацијенте. Коришћење надгледаног машинског учења у здравству може побољшати ефикасност клиничког испитивања.
Завршавајући мисли
У данашње време машинско учење је саставни део наше свакодневице. Ова техника се користи у разним доменима као што су временска прогноза, маркетиншке апликације, предвиђање продаје и многи други. Међутим, машинско учење у здравству још увек није толико широко као остале апликације за машинско учење због медицинске сложености и оскудице података. Чврсто верујемо да овај чланак помаже у обогаћивању ваших вештина машинског учења.
Ако имате било какав предлог или питање, оставите коментар. Овај чланак такође можете поделити са пријатељима и породицом путем Фацебоок-а, Твиттер-а и ЛинкедИн-а.
