Phenquestions
Strauji pieaugot populācijai, šķiet grūts reģistrēt un analizēt masveida informāciju par pacientiem. Mašīnmācība mums nodrošina šādu iespēju automātiski uzzināt un apstrādāt šos datus, kas padara veselības aprūpes sistēmu dinamiskāku un izturīgāku. Mašīnmācīšanās veselības aprūpē apvieno divu veidu jomas: datorzinātnes un medicīnas zinātni vienā pavedienā. Mašīnmācīšanās tehnika sekmē medicīnas zinātnes attīstību un arī analizē sarežģītus medicīniskos datus tālākai analīzei.
Vairāki pētnieki strādā šajā jomā, lai ieviestu jaunu dimensiju un funkcijas. Nesen Google ir izgudrojis mašīnmācīšanās algoritmu vēža audzēju noteikšanai mammogrammās. Turklāt Stenforda iepazīstina ar dziļu mācību algoritmu ādas vēža noteikšanai. Katru gadu vairākas konferences, e.g., Mašīnmācība veselības aprūpei tiek rīkota, lai sasniegtu jaunas automatizētas tehnoloģijas medicīnas zinātnē, lai sniegtu labākus pakalpojumus.
Mašīnmācīšanās pielietojumi veselības aprūpē
Mašīnmācīšanās mērķis ir padarīt mašīnu labklājīgāku, efektīvāku un uzticamāku nekā iepriekš. Tomēr veselības aprūpes sistēmā mašīnmācīšanās rīks ir ārsta smadzenes un zināšanas.
Tā kā pacientam vienmēr ir nepieciešams cilvēka pieskāriens un aprūpe. Ne mašīnmācīšanās, ne kāda cita tehnoloģija to nevar aizstāt. Automatizēta mašīna var nodrošināt pakalpojumu labāk. Tālāk ir aprakstīti 10 galvenie mašīnmācīšanās pielietojumi veselības aprūpē.
1. Sirds slimību diagnostika
Sirds ir viens no galvenajiem mūsu ķermeņa orgāniem. Mēs bieži ciešam no dažādām sirds slimībām, piemēram, koronāro artēriju slimību (CAD), koronāro sirds slimību (CHD) utt. Daudzi pētnieki strādā pie mašīnmācīšanās algoritmiem sirds slimību diagnostikai. Tas ir ļoti aktuāls pētījumu jautājums visā pasaulē. Automatizēta sirds slimību diagnostikas sistēma ir viens no ievērojamākajiem mašīnmācīšanās ieguvumiem veselības aprūpē.
Pētnieki strādā ar vairākiem uzraudzītiem mašīnmācīšanās algoritmiem, piemēram, Support Vector Machine (SVM) vai Naive Bayes, lai tos izmantotu kā mācību algoritmu sirds slimību noteikšanai.
UCI sirds slimību datu kopu var izmantot kā apmācības vai testēšanas datu kopu vai abus. Datu analīzei var izmantot WEKA datu ieguves rīku. Alternatīvi, ja vēlaties, varat izmantot mākslīgā neironu tīkla (ANN) pieeju, lai attīstītu sirds slimību diagnostikas sistēmu.
2. Paredzēt diabētu
Diabēts ir viena no izplatītākajām un bīstamākajām slimībām. Arī šī slimība ir viens no galvenajiem cēloņiem, lai radītu citas smagas slimības un tuvotos nāvei. Šī slimība var sabojāt dažādas mūsu ķermeņa daļas, piemēram, nieres, sirdi un nervus. Mašīnmācīšanās pieejas izmantošanas mērķis šajā jomā ir atklāt diabētu agrīnā stadijā un glābt pacientus.
Kā klasifikācijas algoritmu diabēta prognozēšanas sistēmas izstrādei var izmantot Random forest, KNN, Decision Tree vai Naive Bayes. Starp tiem Naivs Beiss precizitātes ziņā pārspēj pārējos algoritmus. Jo tā veiktspēja ir lieliska un prasa mazāk aprēķināšanas laika. Diabēta datu kopu varat lejupielādēt šeit. Tajā ir 768 datu punkti ar deviņām funkcijām katrā.
3. Aknu slimības prognozēšana
Aknas ir otrs nozīmīgākais iekšējais orgāns mūsu ķermenī. Tam ir būtiska loma metabolismā. Var uzbrukt vairākām aknu slimībām, piemēram, ciroze, hronisks hepatīts, aknu vēzis utt.
Nesen, lai prognozētu aknu slimības, dramatiski tiek izmantotas mašīnmācīšanās un datu ieguves koncepcijas. Prognozēt slimību, izmantojot apjomīgus medicīniskos datus, ir ļoti sarežģīts uzdevums. Tomēr pētnieki cenšas visu iespējamo, lai pārvarētu šādas problēmas, izmantojot mašīnmācīšanās jēdzienus, piemēram, klasifikāciju, kopu izveidi un daudz ko citu.
Indijas aknu slimnieku datu kopu (ILPD) var izmantot aknu slimību prognozēšanas sistēmai. Šajā datu kopā ir desmit mainīgie. Vai arī var izmantot aknu traucējumu datu kopu. Kā klasifikatoru var izmantot Support Vector Machine (SVM). Jūs varat izmantot MATLAB, lai izstrādātu aknu slimību prognozēšanas sistēmu.
4. Robotu ķirurģija
Robotu ķirurģija ir viena no mašīnmācīšanās etalonu lietojumiem veselības aprūpē. Šī lietojumprogramma drīz kļūs par daudzsološu jomu. Šo lietojumprogrammu var iedalīt četrās apakškategorijās, piemēram, automātiskā šūšana, ķirurģisko prasmju novērtēšana, robotu ķirurģisko materiālu uzlabošana un ķirurģiskas darbplūsmas modelēšana.
Šūšana ir atvērtas brūces šūšanas process. Šūšanas automatizācija var samazināt ķirurģiskās procedūras ilgumu un ķirurga nogurumu. Piemēram, Ravena ķirurģiskais robots. Pētnieki mēģina pielietot mašīnmācīšanās pieeju, lai novērtētu ķirurga sniegumu robotu atbalstītā minimāli invazīvā ķirurģijā.
Kalifornijas Universitātes, Sandjego (UCSD) Advanced Robotics and Controls Lab pētnieki mēģina izpētīt mašīnmācīšanās lietojumus, lai uzlabotu ķirurģisko robotiku.
Tā kā neiroķirurģijas gadījumā roboti nespēj efektīvi darboties. Manuālā ķirurģiskā darbplūsma ir laikietilpīga, un tā nevar nodrošināt automātisku atgriezenisko saiti. Izmantojot mašīnmācīšanās pieeju, tas var paātrināt sistēmu.
5. Vēža noteikšana un paredzēšana
Pašlaik tiek plaši izmantotas mašīnmācīšanās pieejas, lai plaši atklātu un klasificētu audzējus. Arī dziļai mācībai ir nozīmīga loma vēža noteikšanā. Tā kā ir pieejama dziļa mācīšanās un ir pieejami datu avoti. Pētījums parādīja, ka dziļa mācīšanās samazina kļūdu procentuālo daudzumu krūts vēža diagnostikā.
Mašīnmācība ir pierādījusi savas iespējas veiksmīgi atklāt vēzi. Ķīnas pētnieki izpētīja DeepGene: vēža tipa klasifikatoru, izmantojot dziļas mācīšanās un somatisko punktu mutācijas. Izmantojot dziļas mācīšanās pieeju, vēzi var noteikt arī, iegūstot pazīmes no gēnu ekspresijas datiem. Turklāt vēža klasifikācijā tiek izmantots Convolution Neural Network (CNN).
6. Personalizēta ārstēšana
Mašīnmācīšanās personalizētai ārstēšanai ir aktuāls pētniecības jautājums. Šīs jomas mērķis ir nodrošināt labākus pakalpojumus, pamatojoties uz individuāliem veselības datiem un prognozējošu analīzi. Mašīnmācības skaitļošanas un statistikas rīkus izmanto, lai izstrādātu personalizētu ārstēšanas sistēmu, kuras pamatā ir pacientu simptomi un ģenētiskā informācija.
Lai izstrādātu personalizētu ārstēšanas sistēmu, tiek izmantots uzraudzīts mašīnmācīšanās algoritms. Šī sistēma ir izstrādāta, izmantojot pacienta medicīnisko informāciju. SkinVision lietotne ir personalizētas ārstēšanas piemērs. Izmantojot šo lietotni, savā tālrunī var pārbaudīt, vai ādā nav ādas vēža. Personalizētā ārstēšanas sistēma var samazināt veselības aprūpes izmaksas.
7. Narkotiku atklāšana
Mašīnmācīšanās izmantošana narkotiku atklāšanā ir mašīnmācīšanās etalona pielietojums medicīnā. Microsoft projekts Hanovere strādā, lai ieviestu mašīnmācīšanās tehnoloģijas precīzās medicīnas jomā. Pašlaik vairāki uzņēmumi izmanto mašīnmācīšanās tehniku zāļu atklāšanā. Piemēram, BenevolentAI. Viņu mērķis ir izmantot mākslīgo intelektu (AI) narkotiku atklāšanā.
Mašīnmācības pielietošanai šajā jomā ir vairākas priekšrocības, piemēram, tas paātrinās procesu un samazinās kļūmju līmeni. Arī mašīnmācīšanās optimizē ražošanas procesu un zāļu atklāšanas izmaksas.
8. Viedais elektroniskais veselības reģistrators
Mašīnmācīšanās jomu, piemēram, dokumentu klasifikāciju un optisko rakstzīmju atpazīšanu, var izmantot, lai izstrādātu viedu elektronisku veselības uzskaites sistēmu. Šīs lietojumprogrammas uzdevums ir izstrādāt sistēmu, kas var kārtot pacientu jautājumus pa e-pastu vai pārveidot manuālo reģistrēšanas sistēmu par automatizētu sistēmu. Šīs lietojumprogrammas mērķis ir izveidot drošu un viegli pieejamu sistēmu.
Elektronisko veselības dokumentu straujais pieaugums ir bagātinājis medicīnisko datu krājumu par pacientiem, kurus var izmantot veselības aprūpes uzlabošanai. Tas samazina datu kļūdas, piemēram, datu dublikātus.
Lai attīstītu elektronisko veselības reģistratoru sistēmu, uzraudzītu mašīnmācīšanās algoritmu, piemēram, Support Vector Machine (SVM) var izmantot kā klasifikatoru, vai arī var izmantot mākslīgo neironu tīklu (ANN).
9. Mašīnmācība radioloģijā
Nesen pētnieki strādā, lai radioloģijā integrētu mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu. Aidoc nodrošina radiologam programmatūru, lai paātrinātu noteikšanas procesu, izmantojot mašīnmācīšanās pieejas.
Viņu uzdevums ir analizēt medicīnisko attēlu, lai piedāvātu saprotamu risinājumu noviržu noteikšanai visā ķermenī. Šajā jomā pārsvarā tiek izmantots supervizēts mašīnmācīšanās algoritms.
Medicīnisko attēlu segmentēšanai tiek izmantota mašīnmācīšanās tehnika. Segmentēšana ir attēla struktūru identificēšanas process. Attēlu segmentēšanai galvenokārt tiek izmantota segmentēšanas metode ar grafiku. Radioloģijas teksta ziņojumu analīzei tiek izmantota dabiskās valodas apstrāde. Tāpēc mašīnmācīšanās pielietošana radioloģijā var uzlabot pacientu aprūpes pakalpojumus.
10. Klīniskā izpēte un izpēte
Klīniskais pētījums var būt vaicājumu kopums, kas prasa atbildes, lai iegūtu atsevišķa biomedicīnas vai farmaceitiskā līdzekļa efektivitāti un drošību. Šī izmēģinājuma mērķis ir koncentrēties uz jauno ārstēšanas veidu attīstību.
Šī klīniskā izpēte maksā daudz naudas un laika. Mašīnmācības pielietošanai šajā jomā ir būtiska ietekme. Uz ML balstīta sistēma var nodrošināt reāllaika uzraudzību un stabilu servisu.
Mašīnmācīšanās tehnikas piemērošanas klīniskajos pētījumos un pētījumos ieguvums ir tas, ka to var kontrolēt attālināti. Arī mašīnmācīšanās pacientiem nodrošina drošu klīnisko vidi. Izmantojot uzraudzītu mašīnmācīšanos veselības aprūpē, var uzlabot klīniskā izmēģinājuma efektivitāti.
Beigu domas
Mūsdienās mašīnmācīšanās ir neatņemama mūsu ikdienas sastāvdaļa. Šis paņēmiens tiek izmantots dažādās jomās, piemēram, laika prognozēšana, mārketinga lietojumprogrammas, pārdošanas prognozēšana un daudzās citās. Tomēr mašīnmācīšanās veselības aprūpē joprojām nav tik plaša kā citas mašīnmācīšanās lietojumprogrammas, jo tām ir medicīniska sarežģītība un datu trūkums. Mēs esam pārliecināti, ka šis raksts palīdz bagātināt jūsu mašīnmācīšanās prasmes.
Ja jums ir kādi ieteikumi vai vaicājumi, lūdzu, atstājiet komentāru. Varat arī kopīgot šo rakstu ar draugiem un ģimeni, izmantojot Facebook, Twitter un LinkedIn.
