Здравоохранение является одной из важнейших отраслей, поскольку оно обеспечивает уход за миллионами людей, а также всячески способствует развитию местной экономики. Протягивая руку помощи, информационные технологии революционизируют отрасль здравоохранения. Кроме того, пандемия Covid-19 еще больше подтолкнула сектор здравоохранения к активному внедрению этой современной технологии.

Что еще более важно, пациенты получат наибольшую пользу от этой технологии, поскольку она может улучшить результаты их здоровья путем анализа наилучших планов лечения для них. Машинное обучение может с большей точностью выявлять заболевания на более ранней стадии, сокращая количество повторных госпитализаций в больницы и поликлиники.

В этой статье мы рассмотрим наиболее важные области применения машинного обучения в сфере здравоохранения и то, как эта технология переопределяет отрасль благодаря своим исключительным преимуществам.

Итак, приступим!

Индивидуальное лечение

Предложение персонализированного лечения — один из ключевых вариантов использования машинного обучения в сфере здравоохранения. Это позволяет организациям здравоохранения предоставлять персонализированный уход за пациентами, анализируя истории болезни, симптомы и тесты пациентов. Используя машинное обучение в медицине и здравоохранении, врачи могут разрабатывать персонализированные методы лечения и назначать лекарства, направленные на конкретные заболевания у отдельных пациентов. Кроме того, машинное обучение в повседневной жизни может помочь врачам определить, готов ли пациент к смене лекарств. Это помогает сразу начать правильное лечение.

Обнаружение мошенничества

По данным Министерства юстиции США, 3% всех исков о медицинском обслуживании в стране являются мошенническими. Это эквивалентно убыткам в размере 100 миллиардов долларов в год. Чтобы избежать мошеннических действий, отрасль здравоохранения может использовать модели машинного обучения для обнаружения недействительных требований до того, как они будут оплачены, и для ускорения утверждения, обработки и оплаты действительных требований. Помимо обнаружения мошенничества со страховкой, машинное обучение может предотвратить кражу данных пациентов и может более эффективно обнаруживать подозрительное поведение пациентов.

Обнаружение болезни на ранней стадии

Существует множество заболеваний, которые необходимо выявить на ранней стадии, чтобы разработать план лечения и помочь пациентам обеспечить хорошее качество жизни. Машинное обучение, сочетающее контролируемые и неконтролируемые алгоритмы, может помочь врачам в раннем выявлении заболеваний. Фактически, машинное обучение сравнивает новые данные со старыми данными о конкретном заболевании, и если симптомы вызывают тревогу, оно уведомляет врачей о проблеме, чтобы они могли принять соответствующие меры.

Роботизированная хирургия

Хирургические роботы на базе машинного обучения буквально произвели революцию в хирургии с точки зрения точности и скорости. Эти системы могут выполнять сложные хирургические процедуры с минимальной кровопотерей, побочными эффектами или болевым риском. Кроме того, послеоперационное восстановление проходит намного быстрее и легче.

Специалисты и хирурги, использующие машинное обучение в медицине и здравоохранении, могут в режиме реального времени получать информацию и информацию о текущем состоянии здоровья пациента. Это, в свою очередь, позволяет поставщикам медицинских услуг принимать обоснованные решения до, во время и после процедур, чтобы обеспечить наилучшие возможные результаты.

Клинические испытания и помощь в исследованиях

Мы все знаем, что клинические испытания и исследования являются дорогостоящими и трудоемкими процессами. Для этого есть веская причина: безопасность новых лекарств и медицинских процедур должна быть доказана, прежде чем они станут широко использоваться. Однако в некоторых случаях, например, в случае с вакцинами против COVID-19, раствор необходимо выпустить как можно скорее.

К счастью, алгоритмы машинного обучения могут ускорить этот процесс. Эти алгоритмы могут помочь в определении наилучшей пробной выборки, сборе дополнительных точек данных, анализе текущих данных от участников испытаний и сокращении ошибок, связанных с данными.

Интеграция с чат-ботом

Как и в любой другой отрасли, диалоговые чат-боты с искусственным интеллектом находят применение в сфере здравоохранения. Технические основы этих диалоговых чат-ботов основаны на машинном обучении, и применительно к отрасли здравоохранения они могут создать уникальную область телемедицины, выводя онлайн-оценку состояния здоровья на совершенно новый уровень.

Открытие и разработка лекарств

Открытие и разработка лекарств — одно из самых значительных преимуществ машинного обучения в сфере здравоохранения. ML может открывать новые лекарства с высокой экономической ценностью для фармацевтических компаний, больниц и пациентов. Это также делает разработку лекарств более эффективной и рентабельной. Calibraint как компания по разработке программного обеспечения на заказ использует алгоритмы машинного обучения для создания инновационных решений для широкого круга отраслей и помогает предприятиям решать повседневные бизнес-задачи более эффективно и результативно.

Будущее машинного обучения в здравоохранении

Будущее машинного обучения в сфере здравоохранения кажется многообещающим, и оно уже улучшает качество обслуживания пациентов и работу фармацевтической промышленности. А приключения только начались. По данным Grand View Research, глобальные ИИ и МО на рынке здравоохранения будут расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) 38,4% в период с 2022 по 2030 год.

Некоторыми из основных движущих сил роста рынка являются растущие наборы данных цифровой информации, связанной со здоровьем пациентов, и растущий спрос на персонализированную медицину. Кроме того, в ближайшие годы могут появиться запрограммированные роботы, которые будут помогать врачам в операционной. В здравоохранении технологии на основе машинного обучения могут помочь врачам снизить риски во время операций, вникая в мельчайшие детали лечения. Подводя итог, можно сказать, что машинное обучение, несомненно, расширит свое присутствие в здравоохранении в ближайшие годы. В результате медицинские работники и клиницисты должны начать использовать алгоритмы машинного обучения или услуги по разработке чат-ботов с максимальной выгодой.