Phenquestions
Med den snabba befolkningstillväxten verkar det utmanande att registrera och analysera den enorma mängden information om patienter. Maskininlärning ger oss ett sådant sätt att ta reda på och bearbeta dessa data automatiskt vilket gör sjukvårdssystemet mer dynamiskt och robust. Maskininlärning inom sjukvården ger två typer av domäner: datavetenskap och medicinsk vetenskap i en enda tråd. Maskininlärningsteknik ger ett framsteg inom medicinsk vetenskap och analyserar också komplexa medicinska data för vidare analys.
Flera forskare arbetar inom den här domänen för att få nya dimensioner och funktioner. Nyligen har Google uppfunnit en maskininlärningsalgoritm för att upptäcka cancertumörer på mammogram. Dessutom presenterar Stanford en djupinlärningsalgoritm för att bestämma hudcancer. Varje år, flera konferenser, t.ex.g., Machine Learning for Healthcare hålls för att driva ny automatiserad teknik inom medicinsk vetenskap för att ge bättre service.
Tillämpningar av maskininlärning inom sjukvården
Syftet med maskininlärning är att göra maskinen mer välmående, effektiv och pålitlig än tidigare. Men i ett sjukvårdssystem är maskininlärningsverktyget läkarens hjärna och kunskap.
Eftersom en patient alltid behöver en mänsklig beröring och vård. Varken maskininlärning eller någon annan teknik kan ersätta detta. En automatiserad maskin kan ge tjänsten bättre sätt. Nedan beskrivs de 10 bästa applikationerna för maskininlärning inom sjukvården.
1. Hjärtsjukdom diagnos
Hjärtat är ett av kroppens huvudorgan. Vi lider ofta av olika hjärtsjukdomar som koronar artärsjukdom (CAD), koronar hjärtsjukdom (CHD) och så vidare. Många forskare arbetar med maskininlärningsalgoritmer för hjärtsjukdomsdiagnos. Det är en mycket het forskningsfråga över hela världen. Ett automatiskt diagnossystem för hjärtsjukdomar är en av de mest anmärkningsvärda fördelarna med maskininlärning inom sjukvården.
Forskare arbetar med flera övervakade maskininlärningsalgoritmer som Support Vector Machine (SVM) eller Naive Bayes för att använda som en inlärningsalgoritm för detektering av hjärtsjukdomar.
Hjärtsjukdomssetet från UCI kan användas som ett tränings- eller testdataset eller båda. WEKA: s data mining-verktyg kan användas för dataanalys. Alternativt, om du vill, kan du använda ett ANN-tillvägagångssätt (Artificial Neural Network) för att utveckla diagnosen för hjärtsjukdomar.
2. Förutsäger diabetes
Diabetes är en av de vanligaste och farliga sjukdomarna. Denna sjukdom är också en av de främsta orsakerna till att skapa någon annan allvarlig sjukdom och mot döden. Denna sjukdom kan skada våra olika kroppsdelar som njure, hjärta och nerver. Målet med att använda en maskininlärningsmetod inom detta område är att upptäcka diabetes i ett tidigt skede och rädda patienter.
Som en klassificeringsalgoritm kan Random forest, KNN, Decision Tree eller Naive Bayes användas för att utveckla diabetesförutsägelsessystemet. Bland dessa överträffar Naive Bayes de andra algoritmerna när det gäller noggrannhet. Eftersom dess prestanda är utmärkt och tar mindre beräkningstid. Du kan ladda ner diabetesdataset härifrån. Den innehåller 768 datapunkter med nio funktioner vardera.
3. Förutsägelse av leversjukdom
Levern är det näst viktigaste inre organet i vår kropp. Det spelar en viktig roll i ämnesomsättningen. Man kan attackera flera leversjukdomar som cirros, kronisk hepatit, levercancer och så vidare.
Nyligen har maskininlärning och begrepp för datautvinning använts dramatiskt för att förutsäga leversjukdom. Det är en mycket utmanande uppgift att förutsäga sjukdom med hjälp av omfattande medicinska data. Forskare försöker dock sitt bästa för att övervinna sådana problem med hjälp av maskininlärningskoncept som klassificering, klustring och många fler.
Indian Liver Patient Dataset (ILPD) kan användas för ett förutsägelsessystem för leversjukdom. Denna dataset innehåller tio variabler. Eller leveruppsättningsdataset kan också användas. Som klassificerare kan Support Vector Machine (SVM) användas. Du kan använda MATLAB för att utveckla systemet för förutsägelse av leversjukdomar.
4. Robotkirurgi
Robotkirurgi är en av de vanligaste applikationerna för maskininlärning inom sjukvården. Denna applikation kommer snart att bli ett lovande område. Denna applikation kan delas in i fyra underkategorier såsom automatisk suturering, utvärdering av kirurgisk skicklighet, förbättring av robotkirurgiska material och kirurgisk arbetsflödesmodellering.
Sutur är processen att sy i ett öppet sår. Automatisering av suturer kan minska den kirurgiska ingreppets längd och kirurgens trötthet. Som exempel, The Raven Surgical Robot. Forskare försöker tillämpa en maskininlärningsmetod för att utvärdera kirurgens prestanda i robotassisterad minimalt invasiv kirurgi.
University of California, San Diego (UCSD) Advanced Robotics and Controls Lab forskare försöker utforska applikationer för maskininlärning för att förbättra kirurgisk robotik.
Eftersom det rör sig om neurokirurgi kan robotar inte fungera effektivt. Det manuella kirurgiska arbetsflödet är tidskrävande och kan inte ge automatisk feedback. Med en maskininlärningsmetod kan det påskynda systemet.
5. Cancer upptäckt och förutsägelse
För närvarande används maskininlärningsmetoder för att upptäcka och klassificera tumörer i stor utsträckning. Även djupinlärning spelar en viktig roll vid upptäckt av cancer. Eftersom djupinlärning är tillgänglig och datakällor finns tillgängliga. En studie visade att djupinlärning minskar andelen fel för diagnos av bröstcancer.
Maskininlärning har bevisat sin förmåga att upptäcka cancer framgångsrikt. Kinas forskare utforskade DeepGene: en klassificering av cancertyp med djupinlärning och somatiska punktmutationer. Med hjälp av en djupinlärningsmetod kan cancer också detekteras genom att extrahera funktioner från genuttrycksdata. Dessutom används Convolution Neural Network (CNN) i cancerklassificering.
6. Personlig behandling
Maskininlärning för personlig behandling är en het forskningsfråga. Målet med detta område är att tillhandahålla bättre service baserat på individuell hälsoinformation med prediktiv analys. Maskininlärningsberäknings- och statistiska verktyg används för att utveckla ett personligt behandlingssystem baserat på patientsymtom och genetisk information.
För att utveckla det personliga behandlingssystemet används en övervakad algoritm för maskininlärning. Detta system är utvecklat med hjälp av patientmedicinsk information. SkinVision-appen är exemplet på personlig behandling. Genom att använda denna app kan man kontrollera hans / hennes hud för hudcancer på sin telefon. Det personliga behandlingssystemet kan minska kostnaderna för vården.
7. Drug Discovery
Användningen av maskininlärning vid upptäckt av läkemedel är ett riktmärke för maskininlärning inom medicin. Microsoft Project Hanover arbetar för att ta fram maskininlärningstekniker inom precisionsmedicin. För närvarande använder flera företag maskininlärningsteknik vid upptäckt av läkemedel. Som exempel, BenevolentAI. Deras mål är att använda artificiell intelligens (AI) vid upptäckt av läkemedel.
Det finns flera fördelar med att tillämpa maskininlärning inom detta område, som att det kommer att påskynda processen och minska felfrekvensen. Maskininlärning optimerar också tillverkningsprocessen och kostnaden för läkemedelsupptäckt.
8. Smart elektronisk hälsoinspelare
Maskininlärningsomfång som dokumentklassificering och optisk teckenigenkänning kan användas för att utveckla ett smart elektroniskt journalsystem. Denna applikations uppgift är att utveckla ett system som kan sortera patientfrågor via e-post eller omvandla ett manuellt registersystem till ett automatiserat system. Detta syfte med denna applikation är att bygga ett säkert och lättillgängligt system.
Den snabba tillväxten av elektroniska hälsojournaler har berikat lagringen av medicinsk information om patienter, som kan användas för att förbättra vården. Det minskar datafel, till exempel duplicerad data.
För att utveckla det elektroniska hälsoinspelningssystemet kan övervakad maskininlärningsalgoritm som Support Vector Machine (SVM) användas som klassificerare eller Artificial Neural Network (ANN) kan också användas.
9. Maskininlärning i radiologi
Nyligen har forskare arbetat för att integrera maskininlärning och artificiell intelligens i radiologi. Aidoc tillhandahåller programvara för radiologen för att påskynda detekteringsprocessen med hjälp av maskininlärningsmetoder.
Deras uppgift är att analysera den medicinska bilden för att erbjuda den begripliga lösningen för att upptäcka abnormiteter över hela kroppen. Den övervakade maskininlärningsalgoritmen används mest inom detta område.
För medicinsk bildsegmentering används maskininlärningsteknik. Segmentering är processen att identifiera strukturer i en bild. För bildsegmentering används den grafiska skärsegmenteringsmetoden mestadels. Natural Language Processing används för analys för radiologistekstrapporter. Därför kan tillämpning av maskininlärning i radiologi förbättra patientvården.
10. Klinisk prövning och forskning
Den kliniska prövningen kan vara en uppsättning frågor som kräver svar för att uppnå effektiviteten och säkerheten för en enskild biomedicin eller läkemedel. Syftet med detta försök är att fokusera på den nya utvecklingen av behandlingar.
Denna kliniska prövning kostar mycket pengar och tid. Att använda maskininlärning inom detta område har en betydande inverkan. Ett ML-baserat system kan ge övervakning i realtid och robust service.
Fördelen med att tillämpa maskininlärningsteknik i kliniska prövningar och forskning är att den kan övervakas på distans. Maskininlärning ger också en säker klinisk miljö för patienter. Användning av övervakad maskininlärning inom sjukvården kan förbättra effektiviteten i den kliniska prövningen.
Avslutande tankar
Numera är maskininlärning en del av vår vardag. Denna teknik används i en mängd olika domäner som väderprognoser, marknadsföringsapplikationer, försäljningsförutsägelser och många fler. Maskininlärning inom sjukvården är dock fortfarande inte så omfattande som andra maskininlärningsapplikationer på grund av att den har medicinsk komplexitet och knapphet i data. Vi är övertygade om att den här artikeln hjälper till att berika din maskininlärningsförmåga.
Om du har några förslag eller frågor, vänligen lämna en kommentar. Du kan också dela den här artikeln med dina vänner och familj via Facebook, Twitter och LinkedIn.
