การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในการดูแลสุขภาพให้พลังในการทำนายผลลัพธ์ด้านสุขภาพและเพิ่มประสิทธิภาพแผนการรักษาโดยใช้ข้อมูลทางคลินิก สิ่งเหล่านี้มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในการปฏิวัติการวิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิกและการเปลี่ยนแปลงการดูแลผู้ป่วย การใช้งานที่สำคัญ ได้แก่ :
- ยกระดับการดูแลผู้ป่วยและการวิจัยทางการแพทย์: ML สามารถทำนายผลลัพธ์ด้านสุขภาพและเร่งการค้นพบยาได้
- การใช้ชุดข้อมูล CMS: AI และ ML ดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูล CMS เพื่อการวิจัยด้านการดูแลสุขภาพ
- การเข้าถึงข้อมูลการถ่ายภาพระบบประสาท: AI ปรับปรุงการวินิจฉัยและการรักษาผ่านการวิเคราะห์รายละเอียดของข้อมูลการถ่ายภาพระบบประสาท
- การวิเคราะห์ข้อมูลทางชีวการแพทย์: ML เร่งการประเมินชุดข้อมูลชีวการแพทย์ที่ซับซ้อนเพื่อความก้าวหน้าทางจีโนมิกส์และการพัฒนายา
- การวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพที่มีมูลค่าสูง: AI และ NLP ประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่พบในข้อความทางคลินิกอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยในการวินิจฉัย
- การปรับปรุงการตรวจจับรอยโรค: ML ช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของการตรวจจับรอยโรค ซึ่งช่วยในการวินิจฉัยมะเร็งในระยะเริ่มแรก
- การวินิจฉัยและการรักษาโรคปอด: ML ช่วยให้สามารถตรวจพบโรคปอดได้ในระยะเริ่มต้นและช่วยในการติดตามการลุกลามของโรค
AI และ ML มีการใช้งานที่กว้างขวางและแปลกใหม่ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางคลินิก การปรับรูปแบบการดูแลผู้ป่วย การวิจัยทางการแพทย์ และกระบวนการวินิจฉัย พวกเขายังคงปลดล็อกศักยภาพใหม่ๆ ในการดูแลสุขภาพ และสัญญาว่าจะปรับปรุงผลลัพธ์และประสิทธิภาพของผู้ป่วยในอนาคต
อ่านบทความเต็มที่นี่:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
