7 областей применения машинного обучения в здравоохранении

Data Science позволила проводить точные и эффективные операции с использованием быстрых вычислительных возможностей в здравоохранении. Машинное обучение создаёт стратегии ухода за пациентами и играет фундаментальную роль в системах здравоохранения.

Алгоритмы глубокого обучения помогают снизить затраты на лечение, уменьшить административную нагрузку на медицинских работников, чтобы они могли сосредоточиться на других сложных диагностиках, предотвратить задержки в сообщениях о срочных случаях.

Какие бывают области применения DS в медицине?

1. Медицинская визуализация

Обнаружение объектов и распознавание изображений используются в компьютерной и магнитно-резонансной томографии для выявления и прогнозирования заболеваний. Модели глубокого обучения могут генерировать практические интерпретации, такие как форма, размер и объем тканей, на основе данных визуализации.

Более того, они используются для раннего обнаружения болезни Альцгеймера, выявления диабетической нефропатии и ультразвукового исследования для обнаружения узелков молочной железы.

2. Ментальные чатботы

Happify, Woebot, Wysa - одни из некоторых приложений для психического здоровья, которые становятся все более популярными в отрасли. Эти чат-боты используют модели глубокого обучения для реалистичного общения с пациентами.

3. Охрана здоровья пациентов и аналитика данных

Модели глубокого обучения могут анализировать структурированные и неструктурированные данные, включающие лабораторные анализы, клинические записи и лекарства, с высокой скоростью и возможной точностью.

Кроме того, смартфоны и носимые устройства предоставляют полезную информацию о поведении и образе жизни. Эти устройства могут преобразовывать данные с помощью мобильных приложений для мониторинга факторов риска с помощью моделей глубокого обучения.

4. Персонализированные методы лечения

Решения на основе глубокого обучения помогают медицинским организациям предоставлять пациентам персонализированное лечение на основе истории болезни, анализов и симптомов.

На основе текстовой медицинской информации естественная обработка языка (Natural Language Processing, NLP) дает представление о необходимых методах лечения.

5. Ошибки в рецептах

Модели глубокого обучения также могут выявлять ошибки в рецептах. Модели могут проводить аудит медицинских карт пациента в сравнении с рецептами, чтобы выявить и исправить возможные ошибки в диагностике или приеме лекарств.

6. Выявление мошенничества и андеррайтинг

Модели глубокого обучения могут выявлять случаи мошенничества в сфере медицинского страхования, определяя поведение мошенников и идентифицируя медицинские данные из различных ресурсов, включая информацию о больнице и атрибуты пациента.

Более того, алгоритмы глубокого обучения помогает страховым компаниям предлагать своим клиентам предиктивную аналитику.

7. Исследование психического здоровья

С помощью моделей глубокого обучения исследователи пытаются улучшить клиническую практику. Например, существуют академические исследования, направленные на понимание эффектов, вызванных психическими заболеваниями и расстройствами мозга, с помощью глубоких нейронных сетей.

Источник: towardsdatascience.com

Комментарии: