Phenquestions
Zaradi hitre rasti prebivalstva se zdi zahtevno beležiti in analizirati ogromno informacij o pacientih. Strojno učenje nam omogoča tako, da te podatke samodejno odkrijemo in obdelamo, zaradi česar je zdravstveni sistem bolj dinamičen in robusten. Strojno učenje v zdravstvu prinaša dve vrsti domen: računalništvo in medicina v eni niti. Tehnika strojnega učenja prinaša napredek medicinske znanosti in analizira tudi zapletene medicinske podatke za nadaljnjo analizo.
Več raziskovalcev dela na tem področju, da bi prineslo novo dimenzijo in značilnosti. Pred kratkim je Google izumil algoritem strojnega učenja za odkrivanje rakavih tumorjev na mamogramih. Poleg tega Stanford predstavlja algoritem globokega učenja za določanje kožnega raka. Vsako leto se izvede več konferenc, npr.g., Strojno učenje za zdravstveno varstvo so organizirane za uporabo nove avtomatizirane tehnologije v medicini za zagotavljanje boljših storitev.
Uporabe strojnega učenja v zdravstvu
Namen strojnega učenja je narediti stroj bolj uspešen, učinkovit in zanesljiv kot prej. V zdravstvenem sistemu pa so orodje za strojno učenje zdravnikov možgani in znanje.
Ker pacient vedno potrebuje človeški dotik in skrb. Niti strojno učenje niti katera koli druga tehnologija tega ne more nadomestiti. Avtomatiziran stroj lahko storitev zagotovi na boljši način. Spodaj je opisanih 10 najboljših aplikacij strojnega učenja v zdravstvu.
1. Diagnoza srčne bolezni
Srce je eden glavnih organov našega telesa. Pogosto trpimo za različnimi srčnimi boleznimi, kot so koronarna arterijska bolezen (CAD), koronarna srčna bolezen (CHD) itd. Mnogi raziskovalci delajo na algoritmih strojnega učenja za diagnozo bolezni srca. To je zelo vroče raziskovalno vprašanje po vsem svetu. Avtomatiziran sistem diagnoze srčnih bolezni je ena najpomembnejših prednosti strojnega učenja v zdravstvu.
Raziskovalci delajo na več nadzorovanih algoritmih strojnega učenja, kot sta Support Vector Machine (SVM) ali Naive Bayes, da bi jih uporabili kot učni algoritem za odkrivanje bolezni srca.
Podatkovni niz bolezni srca iz UCI se lahko uporablja kot nabor podatkov za usposabljanje ali testiranje ali oboje. Orodje za iskanje podatkov WEKA lahko uporabimo za analizo podatkov. Če želite, lahko za razvoj sistema diagnoze srčnih bolezni uporabite pristop umetne nevronske mreže (ANN).
2. Napovedovanje diabetesa
Sladkorna bolezen je ena najpogostejših in nevarnih bolezni. Tudi ta bolezen je eden vodilnih vzrokov za nastanek drugih hudih bolezni in do smrti. Ta bolezen lahko poškoduje naše različne dele telesa, kot so ledvice, srce in živci. Cilj uporabe pristopa strojnega učenja na tem področju je odkriti diabetes v zgodnji fazi in rešiti bolnike.
Kot algoritem za razvrščanje lahko naključni gozd, KNN, drevo odločitev ali Naive Bayes uporabimo za razvoj sistema za napovedovanje diabetesa. Med njimi Naive Bayes po natančnosti prekaša ostale algoritme. Ker je njegova zmogljivost odlična in zahteva manj časa računanja. Nabor podatkov o diabetesu lahko prenesete od tukaj. Vsebuje 768 podatkovnih točk s po devetimi značilnostmi.
3. Napovedovanje bolezni jeter
Jetra so drugi najpomembnejši notranji organ v našem telesu. Ima pomembno vlogo pri presnovi. Lahko napademo več bolezni jeter, kot so ciroza, kronični hepatitis, rak jeter itd.
V zadnjem času se koncepti strojnega učenja in podatkovnega rudarjenja dramatično uporabljajo za napovedovanje bolezni jeter. Napovedovanje bolezni z obsežnimi medicinskimi podatki je zelo zahtevna naloga. Vendar se raziskovalci trudijo po svojih najboljših močeh premagati takšna vprašanja z uporabo konceptov strojnega učenja, kot so klasifikacija, združevanje v skupine in številna druga.
Nabor podatkov o indijskih bolnikih z jetri (ILPD) se lahko uporablja za sistem napovedovanja bolezni jeter. Ta nabor podatkov vsebuje deset spremenljivk. Lahko pa se uporabi tudi nabor podatkov o motnjah jeter. Kot klasifikator je mogoče uporabiti Support Vector Machine (SVM). MATLAB lahko uporabite za razvoj sistema za napovedovanje bolezni jeter.
4. Robotska kirurgija
Robotska kirurgija je ena od temeljnih aplikacij strojnega učenja v zdravstvu. Ta aplikacija bo kmalu postala obetavno področje. To aplikacijo lahko razdelimo v štiri podkategorije, kot so samodejno šivanje, ocena kirurškega znanja, izboljšanje robotiziranih kirurških materialov in modeliranje kirurškega poteka dela.
Šivanje je postopek šivanja odprte rane. Avtomatizacija šivanja lahko zmanjša dolžino kirurškega posega in utrujenost kirurga. Na primer kirurški robot Raven. Raziskovalci skušajo uporabiti pristop strojnega učenja za oceno uspešnosti kirurga pri minimalno invazivni kirurgiji s pomočjo robotov.
Kalifornijska univerza v San Diegu (UCSD) Raziskovalci laboratorijev za napredno robotiko in nadzor skušajo raziskati aplikacije strojnega učenja za izboljšanje kirurške robotike.
Kot v primeru nevrokirurgije roboti ne morejo učinkovito delovati. Ročni kirurški potek dela je dolgotrajen in ne more zagotoviti samodejnih povratnih informacij. Z uporabo pristopa strojnega učenja lahko sistem pospeši.
5. Odkrivanje in napoved raka
Trenutno se za široko odkrivanje in razvrščanje tumorjev uporabljajo pristopi strojnega učenja. Tudi globoko učenje igra pomembno vlogo pri odkrivanju raka. Ker je globoko učenje dostopno in so na voljo viri podatkov. Študija je pokazala, da poglobljeno učenje zmanjša odstotek napak pri diagnozi raka dojke.
Strojno učenje je dokazalo svoje sposobnosti za uspešno odkrivanje raka. Kitajski raziskovalci so raziskali DeepGene: klasifikator vrste raka z uporabo globokega učenja in mutacij somatskih točk. Z uporabo pristopa poglobljenega učenja lahko raka odkrijemo tudi tako, da iz podatkov o ekspresiji genov pridobimo značilnosti. Poleg tega se pri klasifikaciji raka uporablja nevralna mreža Convolution (CNN).
6. Prilagojeno zdravljenje
Strojno učenje za osebno zdravljenje je vroče raziskovalno vprašanje. Cilj tega področja je zagotoviti boljše storitve na podlagi posameznih zdravstvenih podatkov s prediktivno analizo. Računska in statistična orodja strojnega učenja se uporabljajo za razvoj osebnega sistema zdravljenja, ki temelji na simptomih bolnikov in genetskih informacijah.
Za razvoj personaliziranega sistema zdravljenja se uporablja nadzorovani algoritem strojnega učenja. Ta sistem je razvit z uporabo medicinskih informacij o pacientih. Aplikacija SkinVision je primer personaliziranega zdravljenja. Z uporabo te aplikacije lahko na svojem telefonu preverite kožo na kožnem raku. Prilagojeni sistem zdravljenja lahko zmanjša stroške zdravstvene oskrbe.
7. Odkrivanje drog
Uporaba strojnega učenja pri odkrivanju zdravil je referenčna aplikacija strojnega učenja v medicini. Microsoft Project Hanover si prizadeva za uvajanje tehnologij strojnega učenja v natančno medicino. Trenutno več podjetij uporablja tehniko strojnega učenja pri odkrivanju drog. Na primer BenevolentAI. Njihov cilj je uporabiti umetno inteligenco (AI) pri odkrivanju drog.
Uporaba strojnega učenja na tem področju ima več prednosti, saj bo pospešila postopek in zmanjšala stopnjo napak. Strojno učenje optimizira tudi proizvodni postopek in stroške odkrivanja zdravil.
8. Pametni elektronski snemalnik zdravja
Obseg strojnega učenja, kot sta klasifikacija dokumentov in optično prepoznavanje znakov, se lahko uporabi za razvoj pametnega elektronskega sistema zdravstvenih evidenc. Naloga te aplikacije je razviti sistem, ki lahko po e-pošti razvršča poizvedbe pacientov ali ročni sistem zapisov spremeni v avtomatiziran sistem. Cilj te aplikacije je zgraditi varen in lahko dostopen sistem.
Hitra rast elektronskih zdravstvenih kartotek je obogatila zaloge medicinskih podatkov o pacientih, ki jih je mogoče uporabiti za izboljšanje zdravstvenega varstva. Zmanjša napake v podatkih, na primer podvojene podatke.
Za razvijanje sistema elektronskih zapisovalnikov zdravja se lahko kot klasifikator uporablja nadzorovani algoritem strojnega učenja, kot je Support Vector Machine (SVM), lahko pa se uporabi tudi umetna nevronska mreža (ANN).
9. Strojno učenje v radiologiji
V zadnjem času si raziskovalci prizadevajo za vključitev strojnega učenja in umetne inteligence v radiologijo. Aidoc ponuja programsko opremo za radiologa, ki pospeši postopek odkrivanja s pomočjo pristopov strojnega učenja.
Njihova naloga je analizirati zdravstveno sliko in ponuditi razumljivo rešitev za odkrivanje nepravilnosti po telesu. Na tem področju se večinoma uporablja algoritem nadzorovanega strojnega učenja.
Za medicinsko segmentacijo slik se uporablja tehnika strojnega učenja. Segmentacija je postopek prepoznavanja struktur na sliki. Za segmentacijo slik se večinoma uporablja metoda segmentacije grafa. Obdelava naravnega jezika se uporablja za analizo poročil o radioloških besedilih. Zato lahko uporaba strojnega učenja v radiologiji izboljša storitev oskrbe pacientov.
10. Klinično preskušanje in raziskave
Klinično preskušanje je lahko sklop vprašanj, ki zahtevajo odgovore, da se ugotovi učinkovitost in varnost posameznega biomedicinskega ali farmacevtskega zdravila. Namen tega preskušanja je osredotočiti se na nov razvoj zdravljenja.
To klinično preskušanje stane veliko denarja in časa. Uporaba strojnega učenja na tem področju ima pomemben vpliv. Sistem, ki temelji na ML, lahko zagotavlja sprotno spremljanje in robustno storitev.
Prednost uporabe tehnike strojnega učenja v kliničnem preskušanju in raziskavah je, da jo je mogoče spremljati na daljavo. Tudi strojno učenje zagotavlja varno klinično okolje za paciente. Uporaba nadzorovanega strojnega učenja v zdravstvu lahko poveča učinkovitost kliničnega preskušanja.
Konec misli
Dandanes je strojno učenje sestavni del našega vsakdana. Ta tehnika se uporablja na različnih področjih, kot so vremenske napovedi, tržne aplikacije, napovedovanje prodaje in še veliko več. Vendar strojno učenje v zdravstvu še vedno ni tako široko kot druge aplikacije strojnega učenja zaradi zdravstvene zapletenosti in pomanjkanja podatkov. Trdno verjamemo, da ta članek pomaga obogatiti vaše znanje strojnega učenja.
Če imate kakšen predlog ali poizvedbo, pustite komentar. Ta članek lahko delite tudi s prijatelji in družino prek Facebooka, Twitterja in LinkedIna.
