Phenquestions
Med den hurtige befolkningstilvækst synes det udfordrende at registrere og analysere den enorme mængde information om patienter. Maskinindlæring giver os en sådan måde at finde ud af og behandle disse data automatisk, hvilket gør sundhedssystemet mere dynamisk og robust. Maskinindlæring inden for sundhedssektoren bringer to typer domæner: datalogi og medicinsk videnskab i en enkelt tråd. Maskinindlæringsteknik bringer et fremskridt inden for medicinsk videnskab og analyserer også komplekse medicinske data til yderligere analyse.
Flere forskere arbejder inden for dette domæne for at bringe ny dimension og funktioner. For nylig har Google opfundet en maskinlæringsalgoritme til at opdage kræft tumorer på mammogrammer. Derudover præsenterer Stanford en dyb læringsalgoritme til bestemmelse af hudkræft. Hvert år afholdes flere konferencer, f.eks.g., Machine Learning for Healthcare holdes for at forfølge ny automatiseret teknologi inden for medicinsk videnskab for at give bedre service.
Anvendelser af maskinindlæring i sundhedsvæsenet
Formålet med maskinindlæring er at gøre maskinen mere velstående, effektiv og pålidelig end før. I et sundhedsvæsen er maskinindlæringsværktøjet imidlertid lægens hjerne og viden.
Fordi en patient altid har brug for en menneskelig berøring og pleje. Hverken maskinlæring eller nogen anden teknologi kan erstatte dette. En automatiseret maskine kan levere tjenesten bedre måde. Nedenfor er de 10 bedste anvendelser af maskinindlæring i sundhedsvæsenet beskrevet.
1. Hjertesygdomsdiagnose
Hjertet er et af de vigtigste organer i vores krop. Vi lider ofte en række hjertesygdomme som koronararteriesygdom (CAD), koronar hjertesygdom (CHD) og så videre. Mange forskere arbejder på maskinlæringsalgoritmer til hjertesygdomsdiagnose. Det er et meget varmt forskningsproblem over hele verden. Et automatiseret hjertesygdomsdiagnosesystem er en af de mest bemærkelsesværdige fordele ved maskinindlæring i sundhedsvæsenet.
Forskere arbejder på flere overvågede maskinlæringsalgoritmer som Support Vector Machine (SVM) eller Naive Bayes til at bruge som en læringsalgoritme til påvisning af hjertesygdomme.
Hjertesygdomsdatasættet fra UCI kan bruges som et trænings- eller testdatasæt eller begge dele. WEKA-dataudvindingsværktøjet kan bruges til dataanalyse. Alternativt, hvis du vil, kan du bruge en kunstig neuralt netværk (ANN) tilgang til at udvikle hjertesygdomsdiagnosesystemet.
2. Forudsigelse af diabetes
Diabetes er en af de almindelige og farlige sygdomme. Også denne sygdom er en af de vigtigste årsager til at skabe enhver anden alvorlig sygdom og mod døden. Denne sygdom kan skade vores forskellige kropsdele som nyre, hjerte og nerver. Målet med at bruge en maskinlæringsmetode på dette felt er at opdage diabetes på et tidligt tidspunkt og redde patienter.
Som en klassificeringsalgoritme kan tilfældig skov, KNN, beslutningstræ eller naiv Bayes bruges til at udvikle diabetesforudsigelsessystemet. Blandt disse overgår Naive Bayes de andre algoritmer med hensyn til nøjagtighed. Fordi dens ydeevne er fremragende og tager mindre beregningstid. Du kan downloade diabetesdatasættet herfra. Den indeholder 768 datapunkter med ni funktioner hver.
3. Forudsigelse af leversygdom
Leveren er det næstvigtigste indre organ i vores krop. Det spiller en vigtig rolle i stofskiftet. Man kan angribe flere leversygdomme som skrumpelever, kronisk hepatitis, leverkræft osv.
For nylig er maskinlæring og data mining koncepter blevet brugt dramatisk til at forudsige leversygdom. Det er meget udfordrende opgave at forudsige sygdom ved hjælp af omfattende medicinske data. Forskere prøver imidlertid deres bedste for at overvinde sådanne problemer ved hjælp af maskinlæringskoncepter som klassificering, klyngedannelse og mange flere.
Indian Liver Patient Dataset (ILPD) kan bruges til et system til forudsigelse af leversygdomme. Dette datasæt indeholder ti variabler. Eller, leverforstyrrelsesdatasæt kan også bruges. Som klassifikator kan Support Vector Machine (SVM) bruges. Du kan bruge MATLAB til at udvikle systemet til forudsigelse af leversygdommen.
4. Robotkirurgi
Robotkirurgi er en af de mest anvendte applikationer inden for maskinindlæring inden for sundhedssektoren. Denne applikation bliver snart et lovende område. Denne applikation kan opdeles i fire underkategorier såsom automatisk suturering, evaluering af kirurgiske færdigheder, forbedring af kirurgiske robotmaterialer og kirurgisk modellering af workflow.
Suturering er processen med at sy et åbent sår op. Automatisering af suturering kan reducere længden af kirurgisk procedure og træthed hos kirurger. Som et eksempel The Raven Surgical Robot. Forskere forsøger at anvende en machine learning-tilgang til at evaluere kirurgens ydeevne i robotassisteret minimalt invasiv kirurgi.
University of California, San Diego (UCSD) Advanced Robotics and Controls Lab forskere forsøger at udforske maskinindlæringsapplikationer for at forbedre kirurgisk robotik.
Som i tilfælde af neurokirurgi er robotter ikke i stand til at fungere effektivt. Den manuelle kirurgiske arbejdsgang er tidskrævende, og den kan ikke give automatisk feedback. Ved hjælp af en maskinindlæringsmetode kan det fremskynde systemet.
5. Kræftopdagelse og forudsigelse
På nuværende tidspunkt bruges maskinindlæringsmetoder til at detektere og klassificere tumorer i udstrakt grad. Også dyb læring spiller en væsentlig rolle i kræftpåvisning. Da dyb læring er tilgængelig, og datakilder er tilgængelige. En undersøgelse viste, at dyb læring reducerer procentdelen af fejl ved brystkræftdiagnose.
Maskinindlæring har bevist sin evne til at opdage kræft med succes. Kinas forskere udforskede DeepGene: en klassificering af kræftform ved hjælp af dyb læring og somatiske punktmutationer. Ved hjælp af en dyb læringsmetode kan kræft også påvises ved at udtrække funktioner fra genekspressionsdata. Desuden anvendes Convolution Neural Network (CNN) i kræftklassificering.
6. Personlig behandling
Maskinindlæring til personlig behandling er et varmt forskningsproblem. Målet med dette område er at levere bedre service baseret på individuelle sundhedsdata med forudsigende analyse. Maskinindlæring beregnings- og statistiske værktøjer bruges til at udvikle et personligt behandlingssystem baseret på patienters symptomer og genetiske oplysninger.
For at udvikle det personaliserede behandlingssystem anvendes en overvåget algoritme til maskinindlæring. Dette system er udviklet ved hjælp af medicinsk medicinsk information. SkinVision-appen er eksemplet på personlig behandling. Ved at bruge denne app kan man kontrollere hans / hendes hud for hudkræft på hans / hendes telefon. Det personaliserede behandlingssystem kan reducere udgifterne til sundhedsydelser.
7. Lægemiddelopdagelse
Brug af maskinindlæring i lægemiddelopdagelse er en benchmark-anvendelse af maskinindlæring i medicin. Microsoft Project Hanover arbejder på at bringe maskinlæringsteknologier inden for præcisionsmedicin. På nuværende tidspunkt anvender flere virksomheder maskinlæringsteknik til lægemiddelopdagelse. Som eksempel, BenevolentAI. Deres mål er at bruge kunstig intelligens (AI) til stofopdagelse.
Der er flere fordele ved at anvende maskinindlæring på dette felt, såsom at det vil fremskynde processen og reducere fejlprocenten. Også maskinindlæring optimerer fremstillingsprocessen og omkostningerne ved lægemiddelopdagelse.
8. Smart elektronisk sundhedsoptager
Maskinindlæringsomfang såsom dokumentklassificering og optisk tegngenkendelse kan bruges til at udvikle et smart elektronisk sundhedsregistreringssystem. Opgaven med denne applikation er at udvikle et system, der kan sortere patientforespørgsler via e-mail eller omdanne et manuelt registreringssystem til et automatiseret system. Dette formål med denne applikation er at opbygge et sikkert og let tilgængeligt system.
Den hurtige vækst i elektroniske sundhedsjournaler har beriget lageret af medicinske data om patienter, som kan bruges til at forbedre sundhedsvæsenet. Det reducerer datafejl, for eksempel duplikatdata.
For at udvikle det elektroniske sundhedsoptagersystem kan overvåget algoritme til maskinindlæring som Support Vector Machine (SVM) bruges som en klassifikator, eller Artificial Neural Network (ANN) kan også anvendes.
9. Maskinindlæring i radiologi
For nylig har forskere arbejdet med at integrere maskinlæring og kunstig intelligens i radiologi. Aidoc leverer software til radiologen til at fremskynde processen med detektion ved hjælp af maskinindlæringsmetoder.
Deres opgave er at analysere det medicinske image for at tilbyde den forståelige løsning til påvisning af abnormiteter i hele kroppen. Den overvågede algoritme til maskinindlæring bruges mest i dette felt.
Til medicinsk billedsegmentering anvendes maskinindlæringsteknik. Segmentering er processen med at identificere strukturer i et billede. Til billedsegmentering anvendes den grafskårne segmenteringsmetode mest. Natural Language Processing bruges til analyse til radiologiske tekstrapporter. Derfor kan anvendelse af maskinlæring i radiologi forbedre servicen til patientpleje.
10. Klinisk forsøg og forskning
Det kliniske forsøg kan være et sæt spørgsmål, der kræver svar for at opnå effektiviteten og sikkerheden for et individuelt biomedicinsk eller farmaceutisk middel. Formålet med dette forsøg er at fokusere på den nye udvikling af behandlinger.
Dette kliniske forsøg koster mange penge og tid. Anvendelse af maskinlæring på dette felt har en betydelig indvirkning. Et ML-baseret system kan levere realtidsovervågning og robust service.
Fordelen ved at anvende maskinlæringsteknik i kliniske forsøg og forskning er, at den kan overvåges eksternt. Også maskinindlæring giver et sikkert klinisk miljø for patienter. Brug af overvåget maskinindlæring i sundhedsvæsenet kan øge effektiviteten af det kliniske forsøg.
Afslutter tanker
I dag er maskinlæring en del af vores hverdag. Denne teknik bruges i en række forskellige domæner såsom vejrudsigter, marketingapplikationer, salgsprognoser og mange flere. Maskinindlæring i sundhedsvæsenet er dog stadig ikke så bred som andre maskinindlæringsapplikationer på grund af den medicinske kompleksitet og knaphed på data. Vi er overbevist om, at denne artikel hjælper med at berige din maskinlæringsevne.
Hvis du har forslag eller spørgsmål, bedes du efterlade en kommentar. Du kan også dele denne artikel med dine venner og familie via Facebook, Twitter og LinkedIn.
