Среди всего прочего, индустрия здравоохранения всегда была сильным благотворителем и принимала новые технологии с распростертыми объятиями.

Он получает выгоду и трансформируется за счет внедрения искусственного интеллекта и машинного обучения.

Отрасль уже применила инструменты больших данных для расширенного анализа данных, и теперь машинное обучение готово, чтобы помочь им улучшить процесс автоматизации и принятия более эффективных решений в системах первичного ухода за пациентами и в государственных системах здравоохранения.

Применение машинного обучения в решениях для отрасли здравоохранения также способствует более точному и быстрому выявлению заболеваний, уходу за пациентами и индивидуальному лечению.

Машинное обучение в сфере здравоохранения в настоящее время является растущей областью исследований, поскольку данные пациентов становятся все более доступными для специалистов и систем здравоохранения, которые помогают в лечении.

По данным Grand View Research, мировой рынок искусственного интеллекта и машинного обучения, который оценивается в 15,4 млрд долларов США в 2022 году, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста 37,5%. с 2023 по 2030.

В статье ниже вы узнаете, как ИТ-специалисты в сфере здравоохранения, интегрированные с машинным обучением, приносят пользу отрасли благодаря своим выдающимся функциям. Давайте начнем-

Роль машинного обучения в сфере здравоохранения

Машинное обучение можно рассматривать как особый вид искусственного интеллекта, который позволяет системам получать помощь от данных и анализировать закономерности без особого участия человека.

Машинное обучение используется в ИТ-решениях, чтобы помочь предприятиям автоматизировать и оптимизировать процессы, персонализировать здравоохранение и т. д.

Машинное обучение можно использовать для программирования систем или компьютеров, чтобы делать прогнозы и устанавливать связи, а также находить жизненно важные сведения из крупномасштабных данных, которые иногда могут быть упущены поставщиками медицинских услуг.

Основная цель этой технологии — улучшить результаты лечения пациентов и получить необходимые медицинские знания, которые раньше были недоступны.

В частности, машинное обучение — самая захватывающая область ИИ, и многие фирмы используют машинное обучение, предоставляя услуги по разработке приложений для здравоохранения.

Эта технология способна выявлять и лечить сложные заболевания и преодолевать возникающие проблемы в отрасли здравоохранения, такие как отсутствие качественных данных, безопасность пациентов, проблемы с конфиденциальностью данных и многое другое.

Преимущества машинного обучения в системах здравоохранения

Интеграция технологии машинного обучения в ИТ-решения с помощью разработчиков приложений для здравоохранения принесет отрасли множество преимуществ.

Технология объединена для работы с большими наборами данных, улучшения наборов данных, диагностики и лечения, снижения затрат и т. д. Давайте рассмотрим подробнее:

  1. Лучший опыт терпения
  2. Улучшенное принятие решений
  3. Расширенные инновации
  4. Автоматизированные процессы
  5. Снижение затрат
  6. Меньше рисков

1. Лучший опыт терпения

Приложения машинного обучения в сфере здравоохранения поставляются с виртуальными помощниками и чат-ботами, которые улучшают качество обслуживания пациентов за счет управления и упрощения подхода к общим медицинским услугам.

2. Улучшенное принятие решений

ИТ-решения для здравоохранения полезны при обнаружении закономерностей для больших наборов данных. Машинное обучение помогает профессионалам модернизировать аналитику и улучшать процессы принятия решений.

3. Расширенные инновации

Основным мотивом медицинских и фармацевтических компаний, стоящих за разработкой приложений для здравоохранения, интегрированных с машинным обучением, является получение решения, которое сокращает время выхода на рынок, обеспечивая при этом исключительно быстрое обнаружение заболеваний и экономию затрат.

4. Автоматизированные процессы

Решения по машинному обучению могут помочь оптимизировать процессы электронных медицинских карт, виртуального ухода за больными и другие. Эта технология также помогает автоматизировать различные повторяющиеся и рутинные задачи.

5. Снижение затрат

Алгоритмы машинного обучения используются для повышения производительности в сфере здравоохранения и управления записями пациентов, что приводит к экономии средств и расширенному управлению ресурсами.

6. Меньше рисков

Технологии машинного обучения позволяют проводить прогностический анализ для раннего выявления критических заболеваний, снижать риски во время роботизированных операций и анализировать пациентов с высоким риском.

Популярные варианты использования машинного обучения

Технология машинного обучения отлично зарекомендовала себя, начиная с обработки записей пациентов и заканчивая повышением эффективности больниц и точной диагностикой заболеваний.

Но потенциал этой технологии выходит за рамки этого, поэтому ожидания высоки и могут быть реализованы только с помощью ведущих компаний по разработке мобильных приложений в США.

Вот несколько важных примеров использования машинного обучения в сфере здравоохранения.

  1. Выявление и диагностика заболеваний
  2. Роботизированная хирургия
  3. Улучшить процедуру лечения
  4. Управление онлайн-планированием встреч
  5. Идентифицировать данные пациента

1. Выявление и диагностика заболеваний

ИТ-решения для здравоохранения в сочетании с машинным обучением помогают обнаруживать или диагностировать заболевания, которые необходимо лечить как можно скорее. Это приводит к тому, что пациенты получают безопасный образ жизни.

Были разработаны различные инструменты диагностики изображений, которые считаются частью диагностических процедур, управляемых искусственным интеллектом.

В машинном обучении используется сочетание как контролируемого, так и неконтролируемого обучения, что помогает специалистам в области здравоохранения, обеспечивая раннее выявление заболеваний.

2. Роботизированная хирургия

Операции и хирургические процессы требуют большого опыта и точности, а также способности адаптироваться к любой ситуации и неустанного подхода в течение длительного времени.

Хотя все это есть у опытных и обученных хирургов, ML также предоставляет роботов для выполнения этих задач.

Хирургические роботы на базе машинного обучения могут выполнять сложные хирургические процедуры с побочными эффектами, чрезмерной кровопотерей или сильной болью.

3. Улучшить процедуру лечения

ML улучшает процедуры лечения, ускоряя вклад пациентов, что приводит к улучшению результатов в отношении здоровья. Использование модели глубокого обучения помогает анализировать связанные данные, направленные на открытие лекарств и производство новых лекарств, используемых для лечения болезней.

Эти типы машинного обучения в здравоохранении могут помочь улучшить лечение и уход за пациентами, а также повысить безопасность и эффективность медицинских процессов.

4. Управление расписанием онлайн-встреч

ИТ-решения для здравоохранения с поддержкой машинного обучения поддерживают управление выставлением счетов, записями о встречах и их изменением, консультирование пациентов, настройку напоминаний и многое другое.

Все это делается с помощью определения календарей клинициста, а затем с указанием скорости приема. Такие преимущества, как медицинская визуализация и диагностика заболеваний, являются дополнительными преимуществами машинного обучения в системах здравоохранения.

5. Идентифицировать данные пациента

Машинное обучение изучает данные пациентов и помогает в выявлении заболеваний, которые трудно обнаружить.

С помощью этой передовой технологии медицинская визуализация стала невероятно простой, поскольку задействованные алгоритмы могут обрабатывать большое количество данных патологии и радиологии, делая их обработку быстрой.

Этика применения машинного обучения

Интеграция ИИ и МО в практику здравоохранения вызывает некоторые этические соображения. Ниже приведены некоторые из отмеченных проблем, связанных с отраслью здравоохранения, которые необходимо учитывать специалистам и экспертам в области здравоохранения:

  1. Безопасность данных и конфиденциальность
  2. Алгоритмические предубеждения
  3. Проблема автономии

1. Безопасность и конфиденциальность данных

Соблюдение HIPAA и других подобных правил конфиденциальности обеспечивает безопасность данных пациентов, поскольку они имеют право сохранять конфиденциальность данных.

Неправильное использование или утечка медицинских данных может привести ко многим инцидентам с пациентами. Единственным решением для защиты данных является анонимизация личности пациента, включая специальные подходы к обеспечению безопасности данных.

2. Алгоритмические ошибки

Эффективность и надежность системы ИИ зависят от того, как она обучена интерпретации данных, а затем точному выполнению всех поставленных задач.

Следовательно, эксперты по ИИ должны обеспечить устранение рисков и снижение предвзятости на каждом этапе. Но они должны учитывать один факт, что это не оказывает негативного влияния на влияние медицинских ИТ-решений.

3. Проблема с автономией

Машинное обучение можно использовать для наблюдения за пожилыми людьми с некоторыми заболеваниями или психологическими проблемами и принятия решений для улучшения их здоровья.

Он включает в себя такие вопросы, как здоровые привычки, правильная медитация и необходимый специалист. Но этот акт, безусловно, повлияет на их автономию и ограничит их выбор.

Будущее машинного обучения

Чтобы продержаться еще несколько десятилетий, технология машинного обучения надеется предоставить очень упреждающие и предсказуемые решения для здравоохранения.

Но это будет нелегкий путь, вместо этого он будет очень долгим и сложным, требующим синхронной работы нескольких заинтересованных сторон, включая ИТ-компании, правительства и специалистов в области здравоохранения.

Некоторые основные движущие силы роста рынка включают повышение спроса на персонализированную медицину, рост наборов данных о здоровье пациентов, увеличение запросов на снижение расходов на лечение и многое другое.

Технология машинного обучения уже оказала положительное влияние на отрасль здравоохранения, и впереди нас ждет светлое будущее для улучшения медицинского обслуживания и результатов.

Первоначально опубликовано на https://www.datasciencecentral.com 8 мая 2023 г.