Phenquestions
S rychlým růstem populace se zdá být náročné zaznamenávat a analyzovat obrovské množství informací o pacientech. Strojové učení nám poskytuje takový způsob, jak tato data automaticky zjistit a zpracovat, což činí systém zdravotní péče dynamičtějším a robustnějším. Strojové učení ve zdravotnictví přináší dva typy domén: informatiku a lékařskou vědu v jednom vlákně. Technika strojového učení přináší pokrok v lékařské vědě a také analyzuje komplexní lékařská data pro další analýzu.
Několik vědců pracuje v této oblasti, aby přineslo nový rozměr a funkce. V poslední době Google vynalezl algoritmus strojového učení pro detekci rakovinných nádorů na mamogramech. Stanford navíc představuje algoritmus hlubokého učení k určení rakoviny kůže. Každý rok se koná několik konferencí, např.G., Machine Learning for Healthcare, se konají za účelem sledování nové automatizované technologie v lékařské vědě za účelem poskytování lepších služeb.
Aplikace strojového učení ve zdravotnictví
Účelem strojového učení je, aby byl stroj prosperující, efektivnější a spolehlivější než dříve. Ve zdravotnickém systému je však nástrojem strojového učení mozek a znalosti lékaře.
Protože pacient vždy potřebuje lidský dotek a péči. Toto nemůže nahradit strojové učení ani žádná jiná technologie. Automatizovaný stroj může poskytovat službu lépe. Níže je popsáno 10 nejlepších aplikací strojového učení ve zdravotnictví.
1. Diagnóza srdečních onemocnění
Srdce je jedním z hlavních orgánů našeho těla. Často trpíme různými srdečními chorobami, jako je ischemická choroba srdeční (CAD), ischemická choroba srdeční (CHD) atd. Mnoho vědců pracuje na algoritmech strojového učení pro diagnostiku srdečních onemocnění. Jedná se o velmi aktuální výzkumný problém po celém světě. Automatizovaný systém diagnostiky srdečních chorob je jednou z nejpozoruhodnějších výhod strojového učení ve zdravotnictví.
Vědci pracují s několika algoritmy strojového učení pod dohledem, jako je Support Vector Machine (SVM) nebo Naive Bayes, které se používají jako algoritmus učení pro detekci srdečních onemocnění.
Soubor údajů o srdečních chorobách z UCI lze použít jako soubor údajů o tréninku nebo testování nebo obojí. Nástroj pro dolování dat WEKA lze použít pro analýzu dat. Alternativně, pokud chcete, můžete k vývoji diagnostického systému srdečních onemocnění použít přístup umělé neurální sítě (ANN).
2. Předpovídání cukrovky
Cukrovka je jednou z běžných a nebezpečných nemocí. Toto onemocnění je také jednou z hlavních příčin vzniku jakéhokoli jiného závažného onemocnění a smrti. Toto onemocnění může poškodit naše různé části těla, jako jsou ledviny, srdce a nervy. Cílem použití přístupu strojového učení v této oblasti je detekovat cukrovku v rané fázi a zachránit pacienty.
Jako klasifikační algoritmus lze k vývoji systému predikce diabetu použít Random Forest, KNN, Decision Tree nebo Naive Bayes. Mezi nimi Naive Bayes překonává ostatní algoritmy, pokud jde o přesnost. Protože jeho výkon je vynikající a zabere méně času na výpočet. Zde si můžete stáhnout soubor údajů o cukrovce. Obsahuje 768 datových bodů, každý s devíti funkcemi.
3. Predikce onemocnění jater
Játra jsou druhým nejvýznamnějším vnitřním orgánem v našem těle. Hraje zásadní roli v metabolismu. Lze napadnout několik onemocnění jater, jako je cirhóza, chronická hepatitida, rakovina jater atd.
V poslední době byly k předpovědi onemocnění jater dramaticky použity koncepty strojového učení a dolování dat. Je velmi náročný úkol předvídat onemocnění pomocí objemných lékařských údajů. Vědci se však snaží tyto problémy překonat pomocí konceptů strojového učení, jako je klasifikace, shlukování a mnoho dalších.
Datový soubor indických pacientů s játry (ILPD) lze použít pro systém predikce onemocnění jater. Tato datová sada obsahuje deset proměnných. Nebo lze také použít datovou sadu poruch jater. Jako klasifikátor lze použít Support Vector Machine (SVM). MATLAB můžete použít k vývoji systému predikce onemocnění jater.
4. Robotická chirurgie
Robotická chirurgie je jednou ze standardních aplikací strojového učení ve zdravotnictví. Tato aplikace se brzy stane slibnou oblastí. Tuto aplikaci lze rozdělit do čtyř podkategorií, jako je automatické šití, hodnocení chirurgických dovedností, zdokonalení robotických chirurgických materiálů a modelování chirurgických pracovních postupů.
Šití je proces šití otevřené rány. Automatizace šití může snížit délku chirurgického zákroku a únavu chirurga. Jako příklad lze uvést The Raven Surgical Robot. Vědci se snaží použít přístup strojového učení k vyhodnocení výkonu chirurga v minimálně invazivní chirurgii asistované robotem.
Výzkumníci Advanced Robotics and Controls Lab z Kalifornské univerzity v San Diegu (UCSD) se pokoušejí prozkoumat aplikace strojového učení s cílem zlepšit chirurgickou robotiku.
Protože v případě neurochirurgie nejsou roboti schopni efektivně fungovat. Ruční chirurgický pracovní postup je časově náročný a nemůže poskytnout automatickou zpětnou vazbu. Pomocí přístupu strojového učení může systém zrychlit.
5. Detekce a predikce rakoviny
V současné době se k rozsáhlé detekci a klasifikaci nádorů používají přístupy strojového učení. Při detekci rakoviny hraje významnou roli také hluboké učení. Protože je k dispozici hluboké učení a zdroje dat. Studie ukázala, že hluboké učení snižuje procento chyb při diagnostice rakoviny prsu.
Strojové učení prokázalo své schopnosti úspěšně detekovat rakovinu. Čínští vědci zkoumali DeepGene: klasifikátor typu rakoviny pomocí hlubokého učení a somatických bodových mutací. Pomocí přístupu hlubokého učení lze rakovinu detekovat také extrakcí funkcí z údajů o genové expresi. Kromě toho se při klasifikaci rakoviny používá CNS (Convolution Neural Network).
6. Personalizované zacházení
Strojové učení pro personalizované zacházení je aktuální otázkou výzkumu. Cílem této oblasti je poskytovat lepší služby založené na individuálních zdravotních datech s prediktivní analýzou. Výpočetní a statistické nástroje strojového učení se používají k vývoji systému individuální léčby na základě symptomů a genetických informací pacientů.
K vývoji personalizovaného systému léčby se používá algoritmus supervizovaného strojového učení. Tento systém byl vyvinut s využitím lékařských informací o pacientech. Příkladem personalizovaného zacházení je aplikace SkinVision. Pomocí této aplikace můžete na svém telefonu zkontrolovat rakovinu kůže. Personalizovaný systém léčby může snížit náklady na zdravotní péči.
7. Objev drog
Využití strojového učení při objevování drog je srovnávací aplikací strojového učení v medicíně. Microsoft Project Hanover pracuje na zavedení technologií strojového učení v přesné medicíně. V současné době používá několik společností při objevování drog techniku strojového učení. Například BenevolentAI. Jejich cílem je využít umělou inteligenci (AI) při objevování drog.
Existuje několik výhod uplatnění strojového učení v této oblasti, například to urychlí proces a sníží míru selhání. Také strojové učení optimalizuje výrobní proces a náklady na objevování léků.
8. Inteligentní elektronický záznamník zdraví
K vývoji inteligentního systému elektronických zdravotních záznamů lze použít obor strojového učení, jako je klasifikace dokumentů a optické rozpoznávání znaků. Úkolem této aplikace je vyvinout systém, který dokáže třídit dotazy pacientů prostřednictvím e-mailu nebo transformovat systém ručních záznamů na automatizovaný systém. Cílem této aplikace je vybudovat bezpečný a snadno přístupný systém.
Rychlý růst elektronických zdravotních záznamů obohatil úložiště lékařských údajů o pacientech, které lze použít ke zlepšení zdravotní péče. Snižuje chyby dat, například duplicitních dat.
K vývoji systému elektronického zapisovače zdraví lze jako klasifikátor použít algoritmus strojového učení pod dohledem, jako je Support Vector Machine (SVM), nebo lze použít také umělou neurální síť (ANN).
9. Strojové učení v radiologii
V poslední době vědci pracují na integraci strojového učení a umělé inteligence do radiologie. Aidoc poskytuje radiologovi software pro urychlení procesu detekce pomocí přístupů strojového učení.
Jejich úkolem je analyzovat lékařský obraz a nabídnout srozumitelné řešení pro detekci abnormalit v těle. V této oblasti se většinou používá algoritmus supervizovaného strojového učení.
Pro segmentaci lékařských obrazů se používá technika strojového učení. Segmentace je proces identifikace struktur v obraze. Pro segmentaci obrazu se většinou používá metoda segmentace grafu. Zpracování přirozeného jazyka se používá pro analýzu pro radiologické textové zprávy. Proto může použití strojového učení v radiologii zlepšit služby péče o pacienty.
10. Klinické hodnocení a výzkum
Klinické hodnocení může být souborem dotazů, které vyžadují odpovědi k získání účinnosti a bezpečnosti jednotlivého biomedicínského nebo farmaceutického přípravku. Účelem této studie je zaměřit se na nový vývoj léčby.
Tato klinická studie stojí spoustu peněz a času. Uplatnění strojového učení v této oblasti má významný dopad. Systém založený na ML může poskytovat monitorování a robustní služby v reálném čase.
Výhodou aplikace techniky strojového učení v klinickém hodnocení a výzkumu je, že ji lze monitorovat na dálku. Také strojové učení poskytuje pacientům bezpečné klinické prostředí. Používání strojového učení pod dohledem ve zdravotnictví může zvýšit účinnost klinického hodnocení.
Končící myšlenky
V dnešní době je strojové učení nedílnou součástí našeho každodenního života. Tato technika se používá v různých doménách, jako je předpovědi počasí, marketingové aplikace, predikce prodeje a mnoho dalších. Strojové učení ve zdravotnictví však stále není tak rozsáhlé jako jiné aplikace strojového učení, protože má zdravotní složitost a nedostatek dat. Pevně věříme, že tento článek pomůže obohatit vaše dovednosti strojového učení.
Pokud máte jakýkoli návrh nebo dotaz, zanechte prosím komentář. Tento článek můžete také sdílet se svými přáteli a rodinou prostřednictvím Facebooku, Twitteru a LinkedIn.
