การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในโลกแห่งความเป็นจริงในการดูแลสุขภาพ

การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในโลกแห่งความเป็นจริง

การตรวจหาโรคและการวินิจฉัยโรคอย่างมีประสิทธิภาพ

กรณีการใช้งานที่สำคัญอย่างหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิงในการดูแลสุขภาพคือการตรวจหาแต่เนิ่นๆ และการวินิจฉัยโรคอย่างมีประสิทธิภาพ ความกังวล เช่น ความผิดปกติทางพันธุกรรมและพันธุกรรม และมะเร็งบางชนิดนั้นยากที่จะระบุได้ในระยะแรก แต่ด้วยโซลูชั่นการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับการฝึกอบรมมาอย่างดี พวกเขาสามารถตรวจพบได้อย่างแม่นยำ

โมเดลดังกล่าวได้รับการฝึกอบรมเป็นเวลาหลายปีจากการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และชุดข้อมูลอื่นๆ พวกเขาได้รับการฝึกฝนให้มองเห็นความผิดปกติเพียงเล็กน้อยในร่างกายมนุษย์หรืออวัยวะเพื่อเรียกการแจ้งเตือนสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม ตัวอย่างที่ดีของกรณีการใช้งานนี้คือ IBM Watson Genomic ซึ่งโมเดลการจัดลำดับที่ขับเคลื่อนด้วยจีโนมซึ่งขับเคลื่อนโดยการประมวลผลทางปัญญาช่วยให้สามารถวินิจฉัยข้อกังวลได้เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การจัดการบันทึกสุขภาพอย่างมีประสิทธิภาพ

แม้จะมีความก้าวหน้า แต่การดูแลรักษาบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ยังคงเป็นปัญหาในภาคการดูแลสุขภาพ แม้ว่าจะเป็นความจริงที่ง่ายกว่ามากเมื่อเทียบกับสิ่งที่เราใช้ร่วมกันก่อนหน้านี้ แต่ข้อมูลด้านสุขภาพก็ยังมีอยู่ทั่วไป

เรื่องนี้ค่อนข้างน่าขันเพราะบันทึกสุขภาพต้องรวมศูนย์และคล่องตัว (อย่าลืมการทำงานร่วมกันด้วย) อย่างไรก็ตาม รายละเอียดสำคัญจำนวนมากที่หายไปจากบันทึกอาจถูกล็อกหรือไม่ถูกต้อง อย่างไรก็ตาม อิทธิพลของแมชชีนเลิร์นนิงกำลังเปลี่ยนแปลงสิ่งเหล่านี้ เนื่องจากโปรเจ็กต์จาก MathWorks และ Google กำลังช่วยอัปเดตระเบียนออฟไลน์โดยอัตโนมัติผ่านเทคโนโลยีตรวจจับการเขียนด้วยลายมือ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าบุคลากรทางการแพทย์ในแนวดิ่งสามารถเข้าถึงข้อมูลผู้ป่วยเพื่อทำงานได้อย่างทันท่วงที

การตรวจหาโรคเบาหวาน

ปัญหาเกี่ยวกับโรคอย่างโรคเบาหวานคือ คนส่วนใหญ่เป็นโรคนี้เป็นเวลานานโดยไม่แสดงอาการใดๆ ดังนั้นเมื่อพวกเขาพบอาการและผลกระทบของโรคเบาหวานเป็นครั้งแรก มันก็ค่อนข้างจะสายไปแล้ว อย่างไรก็ตาม กรณีเช่นนี้สามารถป้องกันได้ผ่านโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ระบบที่สร้างขึ้นจากอัลกอริทึม เช่น Naive Bayes, KNN, Decision Tree และอื่นๆ สามารถใช้ในการประมวลผลข้อมูลด้านสุขภาพและคาดการณ์การเริ่มเป็นโรคเบาหวานผ่านรายละเอียดจากอายุ ทางเลือกในการใช้ชีวิต อาหาร น้ำหนัก และรายละเอียดที่สำคัญอื่นๆ ของแต่ละบุคคล อัลกอริธึมเดียวกันนี้ยังสามารถใช้เพื่อตรวจหาโรคตับได้อย่างแม่นยำ

การปรับเปลี่ยนพฤติกรรม

การดูแลสุขภาพอยู่นอกเหนือการรักษาโรคและความเจ็บป่วย มันเกี่ยวกับความเป็นอยู่ที่ดีโดยรวม บ่อยครั้งที่เราในฐานะมนุษย์เปิดเผยเกี่ยวกับตัวเรามากขึ้นและสิ่งที่เราต้องเผชิญด้วยท่าทาง ท่าทาง และพฤติกรรมโดยรวมของเรา โมเดลที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยให้เราระบุการกระทำของจิตใต้สำนึกและโดยไม่สมัครใจ และทำการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตที่จำเป็นได้แล้ว ซึ่งอาจเป็นเรื่องง่ายๆ เหมือนกับอุปกรณ์สวมใส่ที่แนะนำให้คุณขยับร่างกายหลังจากไม่ได้ใช้งานเป็นเวลานาน หรือแอปที่ขอให้คุณแก้ไขท่าทางของร่างกาย

การค้นพบยาและยาใหม่

โรคทางสุขภาพที่สำคัญจำนวนมากยังไม่มีวิธีรักษา แม้ว่าจะมีความกังวลที่คุกคามชีวิตในทันที เช่น โรคมะเร็งและโรคเอดส์ในด้านหนึ่ง แต่ก็ยังมีความเจ็บป่วยเรื้อรังที่อาจกินคนไปตลอดชีวิต เช่น โรคภูมิต้านตนเองและความผิดปกติทางระบบประสาท

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้องค์กรและผู้ผลิตยาสามารถคิดค้นยารักษาโรคที่สำคัญได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการจำลองการทดลองทางคลินิก การจัดลำดับ และการตรวจจับรูปแบบ ขณะนี้บริษัทต่างๆ สามารถติดตามกระบวนการทดลองและสังเกตได้อย่างรวดเร็ว การบำบัดและการเยียวยาที่แปลกใหม่จำนวนมากยังได้รับการพัฒนาควบคู่ไปกับการแพทย์กระแสหลักด้วยความช่วยเหลือของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง

ห่อขึ้น

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยลดเวลาที่มนุษย์ต้องการอย่างมากในการไปถึงขั้นต่อไปของวิวัฒนาการ ตอนนี้เรากำลังก้าวไปข้างหน้าเร็วกว่าที่เรามาที่นี่ ด้วยกรณีการใช้งาน การทดลอง และแอปพลิเคชันที่มากขึ้น เราอาจคุยกันถึงวิธีการรักษามะเร็งหรือการหลีกเลี่ยงการระบาดใหญ่ที่ร้ายแรงอันเนื่องมาจากแอปสมาร์ทโฟนทั่วไปในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า AI in การดูแลสุขภาพ กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมการแพทย์