Phenquestions
A népesség gyors növekedésével kihívásnak tűnik a betegekről szóló hatalmas mennyiségű információ rögzítése és elemzése. A gépi tanulás lehetővé teszi számunkra az adatok automatikus megismerését és feldolgozását, ami dinamikusabbá és robusztusabbá teszi az egészségügyi rendszert. A gépi tanulás az egészségügyben kétféle területet hoz létre: az informatikát és az orvostudományt egyetlen szálon. A gépi tanulási technika elősegíti az orvostudomány fejlődését, és összetett orvosi adatokat is elemez a további elemzés céljából.
Számos kutató dolgozik ezen a területen, hogy új dimenziókat és funkciókat hozzon létre. A közelmúltban a Google feltalált egy gépi tanulási algoritmust a rákos daganatok kimutatására a mammogramokon. Ezenkívül Stanford bemutat egy mély tanulási algoritmust a bőrrák meghatározására. Évente több konferencia, pl.g., A gépi tanulás az egészségügy számára új, az orvostudományban alkalmazott automatizált technológiát próbálnak folytatni a jobb szolgáltatás érdekében.
A gépi tanulás alkalmazásai az egészségügyben
A gépi tanulás célja, hogy a gépet a korábbiakhoz képest prosperálóbbá, hatékonyabbá és megbízhatóbbá tegye. Az egészségügyi rendszerben azonban a gépi tanulás eszköze az orvos agya és tudása.
Mivel a betegnek mindig emberi érintésre és gondozásra van szüksége. Sem a gépi tanulás, sem más technológia nem helyettesítheti ezt. Egy automatizált gép jobban tudja biztosítani a szolgáltatást. Az alábbiakban a gépi tanulás 10 legfontosabb alkalmazását ismertetjük az egészségügyben.
1. Szívbetegség diagnosztizálása
A szív testünk egyik fő szerve. Gyakran szenvedünk különféle szívbetegségekben, például koszorúér-betegségben (CAD), szívkoszorúér-betegségben (CHD) stb. Sok kutató gépi tanulási algoritmusokon dolgozik a szívbetegségek diagnosztizálásához. Nagyon forró kutatási kérdés a világ minden tájáról. Az automatizált szívbetegség-diagnosztikai rendszer a gépi tanulás egyik legfigyelemreméltóbb előnye az egészségügyben.
A kutatók számos felügyelt gépi tanulási algoritmust dolgoznak fel, mint például a Support Vector Machine (SVM) vagy a Naive Bayes, hogy tanulási algoritmusként használják a szívbetegségek kimutatására.
Az UCI szívbetegség-adatkészlete használható oktató vagy tesztelő adatkészletként, vagy mindkettő. A WEKA adatbányászati eszköz használható adatelemzésre. Alternatív megoldásként, ha akarja, használhatja a mesterséges neurális hálózat (ANN) megközelítését a szívbetegségek diagnosztikai rendszerének fejlesztésére.
2. A cukorbetegség előrejelzése
A cukorbetegség az egyik gyakori és veszélyes betegség. Ez a betegség az egyik vezető oka bármely más súlyos betegség kialakulásának és a halál felé. Ez a betegség károsíthatja különböző testrészeinket, mint például a vese, a szív és az idegek. A gépi tanulás megközelítésének célja ezen a területen a cukorbetegség korai felismerése és a betegek megmentése.
Osztályozási algoritmusként Random forest, KNN, Decision Tree vagy Naive Bayes használható a diabétesz előrejelző rendszer fejlesztésére. Ezek közül Naive Bayes felülmúlja a többi algoritmust a pontosság szempontjából. Mivel a teljesítménye kiváló és kevesebb számítási időt igényel. A diabétesz adatlapját innen töltheti le. 768 adatpontot tartalmaz, egyenként kilenc funkcióval.
3. A májbetegség előrejelzése
A máj a testünk második legjelentősebb belső szerve. Létfontosságú szerepet játszik az anyagcserében. Megtámadhat több májbetegséget, például cirrhosis, krónikus hepatitis, májrák stb.
A közelmúltban a gépi tanulás és az adatbányász koncepcióit drámai módon alkalmazták a májbetegség előrejelzésére. Nagyon nagy kihívást jelent a betegség előrejelzése terjedelmes orvosi adatok felhasználásával. A kutatók azonban minden tőlük telhetőt megpróbálnak leküzdeni az ilyen problémákról olyan gépi tanulási koncepciók segítségével, mint a besorolás, a klaszterezés és még sok más.
Az indiai májbeteg-adatkészlet (ILPD) felhasználható májbetegség előrejelző rendszeréhez. Ez az adatkészlet tíz változót tartalmaz. Vagy a májbetegségek adatkészlete is használható. Osztályozóként a Support Vector Machine (SVM) használható. A MATLAB segítségével fejlesztheti a májbetegség előrejelző rendszerét.
4. Robotsebészet
A robotsebészet az egyik benchmark gépi tanulási alkalmazás az egészségügyben. Ez az alkalmazás hamarosan ígéretes területté válik. Ez az alkalmazás négy alkategóriára osztható, például automatikus varrás, műtéti készségek kiértékelése, robotikus műtéti anyagok fejlesztése és sebészeti munkafolyamat-modellezés.
A varrás egy nyitott seb varrása. A varrás automatizálása csökkentheti a műtét hosszát és a sebész fáradtságát. Például A holló sebészeti robot. A kutatók gépi tanulási megközelítést próbálnak alkalmazni a sebész teljesítményének értékelésére a robot által támogatott minimálisan invazív műtétek során.
A Kaliforniai Egyetem, San Diego (UCSD) Advanced Robotics and Controls Lab kutatói gépi tanulási alkalmazásokat próbálnak feltárni a sebészeti robotika fejlesztése érdekében.
Mivel az idegsebészet esetében a robotok nem képesek hatékonyan működni. A kézi sebészeti munkafolyamat időigényes, és nem képes automatikus visszajelzést adni. Gépi tanulási megközelítéssel felgyorsíthatja a rendszert.
5. A rák kimutatása és előrejelzése
Jelenleg a gépi tanulási módszereket alkalmazzák a daganatok széleskörű felderítésére és osztályozására. A mély tanulás szintén jelentős szerepet játszik a rák felderítésében. Mivel a mély tanulás elérhető és adatforrások állnak rendelkezésre. Egy tanulmány kimutatta, hogy a mély tanulás csökkenti az emlőrák diagnosztizálásakor a hibák százalékát.
A gépi tanulás bebizonyította képességeit a rák sikeres felismerésére. Kína kutatói feltárták a DeepGene-t: egy ráktípus-osztályozót, amely mély tanulást és szomatikus pontmutációkat használ. A mély tanulási megközelítés alkalmazásával a rák is kimutatható azáltal, hogy vonásokat von ki a génexpressziós adatokból. Ezenkívül a Convolution Neural Network (CNN) alkalmazást alkalmazzák a rák osztályozásában.
6. Személyre szabott kezelés
A személyre szabott kezeléshez szükséges gépi tanulás forró kutatási kérdés. Ennek a területnek az a célja, hogy jobb szolgáltatást nyújtson az egyéni egészségügyi adatok alapján, prediktív elemzéssel. A gépi tanulás számítási és statisztikai eszközeivel személyre szabott kezelési rendszert fejlesztenek ki, amely a betegek tünetein és genetikai információin alapul.
A személyre szabott kezelési rendszer fejlesztéséhez felügyelt gépi tanulási algoritmust használnak. Ezt a rendszert a beteg orvosi információinak felhasználásával fejlesztették ki. A SkinVision alkalmazás a személyre szabott kezelés példája. Az alkalmazás használatával telefonján ellenőrizheti bőrét bőrrák szempontjából. A személyre szabott kezelési rendszer csökkentheti az egészségügyi költségeket.
7. Kábítószer-felfedezés
A gépi tanulás használata a drogfelfedezésben a gépi tanulás benchmark alkalmazása az orvostudományban. A Microsoft Hannoveri projekt azon dolgozik, hogy gépi tanulási technológiákat hozzon létre a precíziós orvostudományban. Jelenleg több vállalat alkalmaz gépi tanulási technikát a gyógyszerkutatásban. Például a BenevolentAI. Céljuk a mesterséges intelligencia (AI) felhasználása a kábítószer-felfedezésben.
A gépi tanulásnak ezen a területen számos előnye van, például felgyorsítja a folyamatot és csökkenti a kudarc arányát. Ezenkívül a gépi tanulás optimalizálja a gyógyszer gyártásának folyamatát és költségeit.
8. Intelligens elektronikus egészségügyi felvevő
A gépi tanulás hatóköre, például a dokumentumok osztályozása és az optikai karakterfelismerés felhasználható intelligens elektronikus egészségügyi nyilvántartási rendszer kifejlesztésére. Az alkalmazás feladata egy olyan rendszer kifejlesztése, amely e-mailen keresztül tudja rendezni a betegkérdezéseket, vagy a kézi nyilvántartási rendszert automatizált rendszerré alakíthatja. Ennek az alkalmazásnak a célja egy biztonságos és könnyen hozzáférhető rendszer kiépítése.
Az elektronikus egészségügyi nyilvántartások gyors növekedése gazdagította a betegekről szóló orvosi adatok tárát, amelyek felhasználhatók az egészségügy javítására. Csökkenti az adathibákat, például duplikálja az adatokat.
Az elektronikus egészségügyi felvevő rendszer kifejlesztéséhez olyan felügyelt gépi tanulási algoritmusokat lehet használni, mint a Support Vector Machine (SVM) osztályozóként, vagy a Mesterséges Ideghálózat (ANN) is alkalmazható.
9. Gépi tanulás a radiológiában
A közelmúltban a kutatók azon dolgoztak, hogy a gépi tanulást és a mesterséges intelligenciát integrálják a radiológiába. Az Aidoc szoftvert biztosít a radiológus számára a detektálási folyamat felgyorsítására gépi tanulási módszerek segítségével.
Feladatuk az orvosi kép elemzése, hogy érthető megoldást kínáljon a test egész rendellenességeinek kimutatására. A felügyelt gépi tanulási algoritmust leginkább ezen a területen használják.
Az orvosi kép szegmentálásához gépi tanulási technikát alkalmaznak. A szegmentálás a kép struktúráinak azonosításának folyamata. Képszegmentáláshoz leginkább a grafikonvágásos szegmentálási módszert alkalmazzák. A természetes nyelv feldolgozását a radiológiai szöveges jelentések elemzésére használják. Ezért a gépi tanulás alkalmazása a radiológiában javíthatja a betegellátás szolgáltatásait.
10. Klinikai vizsgálatok és kutatások
A klinikai vizsgálat lehet egy sor olyan lekérdezés, amelynek megválaszolásához szükség van egy-egy biomedicina vagy gyógyszer hatékonyságának és biztonságosságának megszerzéséhez. A kísérlet célja a kezelések új fejlesztésére összpontosítani.
Ez a klinikai vizsgálat sok pénzbe és időbe kerül. A gépi tanulás alkalmazása ezen a területen jelentős hatással bír. Az ML-alapú rendszer valós idejű megfigyelést és megbízható szolgáltatást nyújthat.
A gépi tanulási technika alkalmazásának előnye a klinikai vizsgálatokban és a kutatásban az, hogy távolról is nyomon követhető. A gépi tanulás továbbá biztonságos klinikai környezetet biztosít a betegek számára. A felügyelt gépi tanulás alkalmazása az egészségügyben növelheti a klinikai vizsgálat hatékonyságát.
Gondolatok befejezése
Manapság a gépi tanulás elengedhetetlen része a mindennapjainknak. Ezt a technikát számos területen használják, például időjárás-előrejelzésben, marketing alkalmazásokban, értékesítési előrejelzésekben és még sok másban. A gépi tanulás az egészségügyben még mindig nem olyan széles körű, mint más gépi tanulási alkalmazások, mivel az orvosi összetettség és az adatok szűkösek. Meggyőződésünk, hogy ez a cikk gazdagítja gépi tanulási képességeit.
Ha bármilyen javaslata vagy kérdése van, kérjük, írjon megjegyzést. Ezt a cikket megoszthatja barátaival és családtagjaival a Facebookon, a Twitteren és a LinkedIn keresztül is.
