Phenquestions
Sparčiai augant populiacijai, atrodo sudėtinga užfiksuoti ir išanalizuoti didžiulį informacijos apie pacientus kiekį. Mašininis mokymasis suteikia mums galimybę automatiškai sužinoti ir apdoroti šiuos duomenis, o tai daro sveikatos priežiūros sistemą dinamiškesnę ir tvirtesnę. Mašinų mokymasis sveikatos priežiūros srityje apima dviejų tipų sritis: informatikos ir medicinos mokslus vienoje temoje. Mašinų mokymosi technika skatina medicinos mokslo pažangą ir analizuoja sudėtingus medicinos duomenis tolesnei analizei.
Keli tyrėjai dirba šioje srityje, kad suteiktų naują aspektą ir ypatybes. Neseniai „Google“ išrado mašininio mokymosi algoritmą vėžiniams navikams aptikti mamogramose. Be to, Stanfordas pateikia gilų mokymosi algoritmą odos vėžiui nustatyti. Kasmet vyksta kelios konferencijos, el.g., Mašinų mokymasis sveikatos priežiūros srityje rengiamas siekiant pritaikyti naujas automatizuotas medicinos mokslo technologijas, kad būtų galima teikti geresnes paslaugas.
Mašininio mokymosi taikymai sveikatos priežiūros srityje
Mašinų mokymosi tikslas - padaryti mašiną klestinčią, efektyvią ir patikimą nei anksčiau. Tačiau sveikatos priežiūros sistemoje mašininio mokymosi priemonė yra gydytojo smegenys ir žinios.
Nes pacientui visada reikalingas žmogaus prisilietimas ir priežiūra. Nei mašininis mokymasis, nei jokia kita technologija negali to pakeisti. Automatizuota mašina gali teikti paslaugas geriau. Toliau aprašomos 10 geriausių mašininio mokymosi taikymo sveikatos priežiūros srityje.
1. Širdies ligų diagnozė
Širdis yra vienas pagrindinių mūsų kūno organų. Mes dažnai sergame įvairiomis širdies ligomis, tokiomis kaip koronarinė arterijos liga (CAD), koronarinė širdies liga (CHD) ir kt. Daugelis tyrėjų kuria mašininio mokymosi algoritmus širdies ligų diagnostikai. Tai labai aktuali tyrimų problema visame pasaulyje. Automatizuota širdies ligų diagnostikos sistema yra vienas ryškiausių mašininio mokymosi privalumų sveikatos priežiūros srityje.
Tyrėjai dirba su keliais prižiūrimais mašininio mokymosi algoritmais, pvz., „Support Vector Machine“ (SVM) arba „Naive Bayes“, kad galėtų juos naudoti kaip mokymosi algoritmą širdies ligoms aptikti.
UCI širdies ligų duomenų rinkinys gali būti naudojamas kaip mokymo ar testavimo duomenų rinkinys arba abu. Duomenų analizei galima naudoti WEKA duomenų gavybos įrankį. Arba, jei norite, galite naudoti dirbtinio neurono tinklo (ANN) metodą, kad sukurtumėte širdies ligų diagnozavimo sistemą.
2. Numatyti diabetą
Diabetas yra viena iš paplitusių ir pavojingų ligų. Be to, ši liga yra viena iš pagrindinių priežasčių, sukeliančių bet kokią kitą sunkią ligą ir artėjant prie mirties. Ši liga gali pakenkti įvairioms mūsų kūno dalims, tokioms kaip inkstai, širdis ir nervai. Mašininio mokymosi metodo taikymo šioje srityje tikslas yra nustatyti diabetą ankstyvoje stadijoje ir išgelbėti pacientus.
Kaip klasifikavimo algoritmą atsitiktinis miškas, KNN, sprendimų medis arba Naivusis Bayesas gali būti naudojami kuriant diabeto prognozavimo sistemą. Tarp jų Naive'as Bayesas tikslumu lenkia kitus algoritmus. Nes jo veikimas yra puikus ir trunka mažiau skaičiavimo laiko. Diabeto duomenų rinkinį galite atsisiųsti iš čia. Jame yra 768 duomenų taškai, turintys po devynis elementus.
3. Kepenų ligos prognozavimas
Kepenys yra antras pagal svarbą mūsų kūno vidaus organas. Jis vaidina gyvybiškai svarbų vaidmenį metabolizme. Galima užpulti kelias kepenų ligas, tokias kaip cirozė, lėtinis hepatitas, kepenų vėžys ir pan.
Pastaruoju metu kepenų ligoms numatyti dramatiškai buvo naudojamos mašininio mokymosi ir duomenų gavybos koncepcijos. Prognozuoti ligą naudojant didelius medicininius duomenis yra labai sudėtinga užduotis. Tačiau tyrėjai stengiasi įveikti tokias problemas naudodami mašininio mokymosi sąvokas, tokias kaip klasifikavimas, grupavimas ir daugybė kitų.
Indijos kepenų pacientų duomenų rinkinys (ILPD) gali būti naudojamas kepenų ligos prognozavimo sistemai. Šiame duomenų rinkinyje yra dešimt kintamųjų. Arba taip pat galima naudoti kepenų sutrikimų duomenų rinkinį. Kaip klasifikatorių galima naudoti „Support Vector Machine“ (SVM). Kepenų ligų prognozavimo sistemai sukurti galite naudoti MATLAB.
4. Robotinė chirurgija
Robotinė chirurgija yra viena iš etaloninių mašinų mokymosi programų sveikatos priežiūros srityje. Ši programa netrukus taps perspektyvia sritimi. Šią programą galima suskirstyti į keturias pakategores, tokias kaip automatinis siuvimas, chirurginių įgūdžių vertinimas, robotizuotų chirurginių medžiagų tobulinimas ir chirurginio darbo eigos modeliavimas.
Siuvimas yra atviros žaizdos siuvimo procesas. Siuvimo automatizavimas gali sumažinti chirurginės procedūros trukmę ir chirurgo nuovargį. Pavyzdžiui, varnas chirurginis robotas. Mokslininkai bando pritaikyti mašininio mokymosi metodą, kad įvertintų chirurgo našumą atliekant roboto padedamą minimaliai invazinę chirurgiją.
Kalifornijos universiteto, San Diego (UCSD) pažangiosios robotikos ir valdymo laboratorijos tyrėjai bando ištirti mašinų mokymosi programas, kad patobulintų chirurginę robotiką.
Neurochirurgijos atveju robotai negali efektyviai veikti. Rankinis chirurginis darbo procesas užima daug laiko ir jis negali suteikti automatinio grįžtamojo ryšio. Naudodamas mašininio mokymosi metodą, jis gali pagreitinti sistemą.
5. Vėžio nustatymas ir nuspėjimas
Šiuo metu navikams plačiai nustatyti ir klasifikuoti naudojami mašininio mokymosi metodai. Taip pat gilus mokymasis vaidina svarbų vaidmenį nustatant vėžį. Kadangi gilus mokymasis yra prieinamas ir yra duomenų šaltinių. Tyrimas parodė, kad gilus mokymasis sumažina krūties vėžio diagnozės klaidų procentą.
Mašinų mokymasis įrodė savo galimybes sėkmingai nustatyti vėžį. Kinijos mokslininkai ištyrė „DeepGene“: vėžio tipo klasifikatorių, naudodamas gilų mokymąsi ir somatinių taškų mutacijas. Taikant giluminį mokymąsi, vėžį taip pat galima aptikti išgaunant požymius iš genų ekspresijos duomenų. Be to, „Convolution Neural Network“ (CNN) taikomas klasifikuojant vėžį.
6. Asmeninis gydymas
Mašinų mokymasis asmeniniam gydymui yra aktuali tyrimų problema. Šios srities tikslas yra teikti geresnes paslaugas, pagrįstas individualiais sveikatos duomenimis ir prognozuojančia analize. Mašininio mokymosi skaičiavimo ir statistikos priemonės naudojamos kuriant individualizuotą gydymo sistemą, pagrįstą pacientų simptomais ir genetine informacija.
Norėdami sukurti individualizuotą gydymo sistemą, naudojamas prižiūrimas mašininio mokymosi algoritmas. Ši sistema sukurta naudojant paciento medicininę informaciją. „SkinVision“ programa yra individualizuoto gydymo pavyzdys. Naudodamasis šia programa, savo telefone galima patikrinti, ar jo odoje nėra odos vėžio. Individuali gydymo sistema gali sumažinti sveikatos priežiūros išlaidas.
7. Narkotikų atradimas
Mašininio mokymosi naudojimas atradus vaistus yra mašininio mokymosi etalonas medicinoje. „Microsoft Project Hanover“ siekia įdiegti mašinų mokymosi technologijas tiksliojoje medicinoje. Šiuo metu kelios įmonės naudoja mašininio mokymosi techniką atradinėdamos vaistus. Pavyzdžiui, „BenevolentAI“. Jų tikslas yra naudoti dirbtinį intelektą (AI) atradus narkotikus.
Yra keletas mašininio mokymosi taikymo šioje srityje pranašumų, pavyzdžiui, tai pagreitins procesą ir sumažins gedimų skaičių. Be to, mašininis mokymasis optimizuoja gamybos procesą ir vaistų atradimo išlaidas.
8. Išmanusis elektroninis sveikatos registratorius
Mašininio mokymosi sritis, tokias kaip dokumentų klasifikavimas ir optinis simbolių atpažinimas, galima panaudoti kuriant išmanią elektroninę sveikatos įrašų sistemą. Šios programos užduotis yra sukurti sistemą, kuri galėtų rūšiuoti pacientų užklausas el. Paštu arba paversti rankinę įrašų sistemą automatizuota. Šis šios programos tikslas yra sukurti saugią ir lengvai prieinamą sistemą.
Spartus elektroninių sveikatos įrašų augimas praturtino medicinos duomenų apie pacientus saugyklą, kuri gali būti naudojama sveikatos priežiūrai gerinti. Tai sumažina duomenų klaidas, pavyzdžiui, pasikartojančius duomenis.
Kuriant elektroninę sveikatos registravimo sistemą prižiūrimas mašinų mokymosi algoritmas, pvz., „Support Vector Machine“ (SVM), gali būti naudojamas kaip klasifikatorius, taip pat gali būti naudojamas dirbtinis neuroninis tinklas (ANN).
9. Mašinų mokymasis radiologijoje
Neseniai mokslininkai stengėsi integruoti mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą į radiologiją. Aidoc teikia radiologui programinę įrangą, kad pagreitintų aptikimo procesą, naudojant mašininio mokymosi metodus.
Jų užduotis yra išanalizuoti medicininį vaizdą ir pasiūlyti suprantamą sprendimą nustatyti anomalijas visame kūne. Daugiausia šioje srityje naudojamas „Supervised machine learning“ algoritmas.
Medicininio vaizdo segmentavimui naudojama mašininio mokymosi technika. Segmentavimas yra atvaizdo struktūrų identifikavimo procesas. Vaizdų segmentavimui dažniausiai naudojamas grafikų pjūvio segmentavimo metodas. Natūralios kalbos apdorojimas naudojamas analizuojant radiologijos teksto pranešimus. Todėl taikant mašininį mokymąsi radiologijoje galima pagerinti pacientų priežiūros paslaugas.
10. Klinikiniai tyrimai ir tyrimai
Klinikinis tyrimas gali būti užklausų rinkinys, į kurį reikia atsakyti, norint gauti individualaus biomedicinos ar vaisto veiksmingumą ir saugumą. Šio tyrimo tikslas - sutelkti dėmesį į naują gydymo būdų plėtrą.
Šis klinikinis tyrimas kainuoja daug pinigų ir laiko. Mašininio mokymosi taikymas šioje srityje turi didelę įtaką. ML pagrindu sukurta sistema gali teikti stebėjimą realiuoju laiku ir patikimą aptarnavimą.
Mašininio mokymosi technikos taikymo klinikiniuose tyrimuose ir tyrimuose nauda yra ta, kad ją galima stebėti nuotoliniu būdu. Be to, mašininis mokymasis suteikia pacientams saugią klinikinę aplinką. Naudojant prižiūrimą mašininį mokymąsi sveikatos priežiūros srityje, galima padidinti klinikinio tyrimo efektyvumą.
Baigiančios mintys
Šiais laikais mašininis mokymasis yra neatsiejama mūsų kasdienybės dalis. Ši technika naudojama įvairiose srityse, tokiose kaip orų prognozavimas, rinkodaros programos, pardavimų prognozavimas ir daugelyje kitų. Tačiau mašininis mokymasis sveikatos priežiūros srityje vis dar nėra toks platus, kaip ir kitos mašininio mokymosi programos, nes medicininis sudėtingumas ir duomenų trūkumas. Mes tvirtai tikime, kad šis straipsnis padeda praturtinti jūsų mašininio mokymosi įgūdžius.
Jei turite kokių nors pasiūlymų ar užklausų, palikite komentarą. Taip pat galite pasidalinti šiuo straipsniu su draugais ir šeima per „Facebook“, „Twitter“ ir „LinkedIn“.
