医疗保健行业机器学习的7个应用

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人工智能的机器学习领域通过教会计算机识别模式、从其行为中学习以及根据过去的经验做出判断，来训练计算机像人类一样思考。医疗保健行业的兴起只是众多因人工智能发展而获得显著提升的行业之一。机器学习改变了医学诊断，减少了停机时间，并提高了自动化、定制化健康建议的质量，尤其是在医疗保健领域。在医疗保健领域，机器学习算法用于提取重要数据和见解，无需持续编程。随着机器学习算法获得经验，医疗保健信息学和治疗程序变得更快、更精确，从而简化了医生的工作。在这篇文章中，我们将探讨机器学习在医疗保健中的应用。

医疗保健行业机器学习的应用

制药、生物技术、医学研究和开发是医疗保健的众多利基学科中的一些，它们正在从机器学习的进步中受益。以下是机器学习在医疗保健中的应用。

1. 医学影像与诊断

“医学影像”一词指的是一系列用于观察人体以检测、监测或治疗医疗问题的程序。无论是在怀疑疾病、损伤还是医疗护理的成功方面，每种类型的技术都提供了有关所研究或治疗的身体部位的特定信息。人工智能和机器学习在医学疾病的诊断和影像方面有很多令人兴奋的应用，因为计算机能够处理诸如罕见疾病等异常事件。在识别更广泛疾病的详细模式方面，它们优于大多数人类医疗保健专家。

2. 健康监测

任何防止潜在健康问题的行动或策略都被认为是预防性护理。如今，只有常规体检、疫苗接种等被认为是“预防性护理”的一部分。人工智能和机器学习技术的预测能力有可能改进现有的预防性护理。在许多行业中，预测性维护是使用高度依赖传感器的强大人工智能系统执行的。Apple Watch、Fitbit、Garmin 和其他可穿戴健康和健身设备可以充当传感器，以增强医疗保健行业的预防性护理。这些设备自动支持睡眠、活动、饮食、VO2 和心率的数据。

3. 个性化治疗

提供个性化治疗是医疗保健行业中一个突出的机器学习用例。它使医疗保健公司能够通过评估个人的病史、症状和诊断来提供个性化的患者护理。在医学和医疗保健中使用机器学习，临床医生可以制定个性化治疗方案并提供针对个体个体特定疾病的药物。医疗保健组织还可以使用机器学习访问基于患者电子健康信息的分析。这使临床医生能够更快地做出关于哪种类型的治疗适合患者的判断。

4. 早期识别疾病

为了制定治疗策略并帮助患者获得健康的生活方式，重要的是在早期阶段诊断许多疾病。结合监督和无监督算法的机器学习技术可以更有效地帮助医生早期诊断疾病。如果症状引起关注，医生可以使用机器学习将疾病的新数据与历史数据进行比较，从而做出适当的反应。

5. 患者筛选

人工智能和机器学习可以在患者前往医院接受治疗之前很久就帮助筛选患者。人工智能可以通过简化用户体验（相较于传统的预筛选问卷）并允许更多基于语音和文本的交互来改进患者预筛选。机器学习还可以被人工智能用于发现新模式并改进患者投诉诊断。使用文本或语音的人工智能聊天系统可以比预先编程的静态调查更好地模拟现实世界医疗保健从业人员的能力。

6. 药物发现

COVID-19 突显了疫苗开发的重要性。尽管全世界已经致力于研发一年多的疫苗，并且取得了重大进展，但疫苗和药物的发现方法仍然劳动密集、成本高、耗时且通常无效。医疗保健公司越来越多地使用人工智能技术（如机器学习和深度学习）来设计和测试新药物。由于存在如此多的化学组合，开发新药需要大量的数据分析。人工智能通过其处理海量数据的卓越性能解决了这一挑战。由于研究和开发更加成功，这项技能可以以更短的时间和更低的成本生产更多获得批准的药物。

7. 机器人手术

以协作机器人的形式使用人工智能技术改变了手术领域。在进行微小切口的同时，在切割的深度和速度上可以看到革命性的变化。通常，手术的结果会受到外科医生专业知识的影响，尤其是在进行新颖或复杂的手术时。即使是最有经验的外科医生，在使用人工智能减少个案之间的差异时，也可以更有效地进行手术。由于人工智能机器人非常精确，因此可以降低手术过程中发生震颤或其他意外动作的可能性。例如，由人工智能和机器学习驱动的机器人能够执行基本任务，如精确切割和缝合，同时以更高的精度和紧凑性运行。

结论

为了总结机器学习在医疗保健中的重要性，最高分归于其在对健康数据进行排序和分类方面的巨大能力，以及加速医生的临床决策和任何可能挽救生命或使治疗变得不那么复杂（例如，在手术过程中预防低氧血症）的预测。医疗保健是人工智能和机器学习深刻影响的行业之一。事实上，必须考虑不可避免的风险。然而，将人工智能应用于医疗保健带来了许多好处，表明它最终将成为医疗保健的必备工具。从促进挽救生命的疗法的探索到改善患者护理，人工智能对每个行业都产生了重大影响。