Phenquestions
S brzim rastom stanovništva čini se izazovnim bilježiti i analizirati ogromnu količinu informacija o pacijentima. Strojno učenje pruža nam takav način da automatski saznamo i obradimo te podatke što čini zdravstveni sustav dinamičnijim i robusnijim. Strojno učenje u zdravstvu donosi dvije vrste domena: informatiku i medicinu u jednoj niti. Tehnika strojnog učenja donosi napredak medicinske znanosti i također analizira složene medicinske podatke za daljnju analizu.
Nekoliko istraživača radi na ovoj domeni kako bi donijelo novu dimenziju i značajke. Nedavno je Google izumio algoritam strojnog učenja za otkrivanje kancerogenih tumora na mamografima. Uz to, Stanford predstavlja algoritam dubokog učenja za određivanje raka kože. Svake godine nekoliko konferencija, npr.g., Strojno učenje za zdravstvo održava se kako bi se slijedila nova automatizirana tehnologija u medicinskoj znanosti kako bi se pružila bolja usluga.
Primjene strojnog učenja u zdravstvu
Svrha strojnog učenja je učiniti stroj naprednijim, učinkovitijim i pouzdanijim nego prije. Međutim, u zdravstvenom sustavu alat za strojno učenje liječnikov je mozak i znanje.
Budući da pacijent uvijek treba ljudski dodir i brigu. Ni strojno učenje ni bilo koja druga tehnologija to ne mogu zamijeniti. Automatizirani stroj može pružiti uslugu na bolji način. U nastavku je opisano 10 najboljih aplikacija strojnog učenja u zdravstvu.
1. Dijagnoza bolesti srca
Srce je jedan od glavnih organa našeg tijela. Često patimo od raznih srčanih bolesti poput bolesti koronarnih arterija (CAD), koronarne bolesti srca (CHD) i tako dalje. Mnogi istraživači rade na algoritmima strojnog učenja za dijagnozu srčanih bolesti. To je vrlo vruće istraživanje u cijelom svijetu. Automatizirani sustav dijagnoze bolesti srca jedna je od najistaknutijih prednosti strojnog učenja u zdravstvu.
Istraživači rade na nekoliko nadziranih algoritama strojnog učenja poput Support Vector Machine (SVM) ili Naive Bayes kako bi ih koristili kao algoritam učenja za otkrivanje srčanih bolesti.
Skup podataka o bolestima srca iz UCI-a može se koristiti kao skup podataka za obuku ili testiranje ili oboje. WEKA alat za rudarenje podataka može se koristiti za analizu podataka. Ako želite, možete koristiti pristup umjetne neuronske mreže (ANN) za razvoj sustava dijagnoze srčanih bolesti.
2. Predviđanje dijabetesa
Dijabetes je jedna od čestih i opasnih bolesti. Također, ova je bolest jedan od vodećih uzroka stvaranja bilo koje druge teške bolesti i prema smrti. Ova bolest može oštetiti naše različite dijelove tijela poput bubrega, srca i živaca. Cilj upotrebe pristupa strojnom učenju u ovom polju je otkriti dijabetes u ranoj fazi i spasiti pacijente.
Kao algoritam klasifikacije, slučajna šuma, KNN, stablo odlučivanja ili naivni Bayes mogu se koristiti za razvoj sustava predviđanja dijabetesa. Među njima, Naive Bayes nadmašuje ostale algoritme u pogledu točnosti. Budući da je njegova izvedba izvrsna i uzima manje vremena za računanje. Skup podataka o dijabetesu možete preuzeti ovdje. Sadrži 768 podatkovnih točaka s po devet značajki.
3. Predviđanje bolesti jetre
Jetra je drugi najznačajniji unutarnji organ u našem tijelu. Igra vitalnu ulogu u metabolizmu. Može se napadati nekoliko bolesti jetre poput ciroze, kroničnog hepatitisa, raka jetre itd.
Nedavno se koncepti strojnog učenja i rudarenja podataka dramatično koriste za predviđanje bolesti jetre. Predvidjeti bolest koristeći obimne medicinske podatke vrlo je zahtjevan zadatak. Međutim, istraživači nastoje prevladati takve probleme koristeći koncepte strojnog učenja poput klasifikacije, grupiranja i mnogih drugih.
Skup podataka o indijskim bolesnicima jetre (ILPD) može se koristiti za sustav predviđanja bolesti jetre. Ovaj skup podataka sadrži deset varijabli. Ili se također može koristiti skup podataka o poremećajima jetre. Kao klasifikator može se koristiti Support Vector Machine (SVM). MATLAB možete koristiti za razvoj sustava predviđanja bolesti jetre.
4. Robotska kirurgija
Robotska kirurgija jedna je od referentnih aplikacija strojnog učenja u zdravstvu. Ovaj će program uskoro postati perspektivno područje. Ova se aplikacija može podijeliti u četiri potkategorije kao što su automatsko šivanje, procjena kirurških vještina, poboljšanje robotiziranih kirurških materijala i kirurško modeliranje tijeka rada.
Šivanje je postupak šivanja otvorene rane. Automatizacija šivanja može smanjiti duljinu kirurškog postupka i umor kirurga. Kao primjer, The Raven Surgical Robot. Istraživači pokušavaju primijeniti pristup strojnog učenja za procjenu uspješnosti kirurga u minimalno invazivnoj kirurgiji uz pomoć robota.
Sveučilište Kalifornija, San Diego (UCSD) Istraživači laboratorija za naprednu robotiku i kontrolu pokušavaju istražiti aplikacije strojnog učenja kako bi poboljšali kiruršku robotiku.
Kao što, u slučaju neurokirurgije, roboti nisu u stanju učinkovito raditi. Ručni kirurški tijek rada dugo traje i ne može pružiti automatske povratne informacije. Korištenjem pristupa strojnom učenju može ubrzati sustav.
5. Otkrivanje i predviđanje raka
Trenutno se za široko otkrivanje i klasificiranje tumora koriste pristupi strojnom učenju. Također, duboko učenje igra značajnu ulogu u otkrivanju raka. Kako je duboko učenje dostupno, a dostupni su i izvori podataka. Studija je pokazala da duboko učenje smanjuje postotak pogreške u dijagnozi raka dojke.
Strojno učenje dokazalo je svoje sposobnosti za uspješno otkrivanje raka. Kineski istraživači istražili su DeepGene: klasifikator vrste raka koristeći duboko učenje i mutacije somatskih točaka. Koristeći pristup dubokog učenja, rak se može otkriti i izdvajanjem značajki iz podataka o ekspresiji gena. Štoviše, neuronska mreža Convolution (CNN) primjenjuje se u klasifikaciji karcinoma.
6. Personalizirano liječenje
Strojno učenje za personalizirani tretman aktualno je pitanje istraživanja. Cilj ovog područja je pružanje bolje usluge na temelju individualnih zdravstvenih podataka s prediktivnom analizom. Računski i statistički alati za strojno učenje koriste se za razvoj personaliziranog sustava liječenja koji se temelji na simptomima i genetskim informacijama pacijenta.
Za razvoj personaliziranog sustava liječenja koristi se nadzirani algoritam strojnog učenja. Ovaj sustav razvijen je pomoću medicinskih podataka o pacijentu. Aplikacija SkinVision primjer je personaliziranog tretmana. Korištenjem ove aplikacije na telefonu se može provjeriti ima li kože na raku kože. Prilagođeni sustav liječenja može smanjiti troškove zdravstvene zaštite.
7. Otkrivanje lijekova
Korištenje strojnog učenja u otkrivanju lijekova referentna je primjena strojnog učenja u medicini. Microsoft Project Hanover radi na uvođenju tehnologija strojnog učenja u preciznu medicinu. Trenutno nekoliko tvrtki primjenjuje tehniku strojnog učenja u otkrivanju lijekova. Kao primjer, BenevolentAI. Cilj im je koristiti umjetnu inteligenciju (AI) u otkrivanju lijekova.
Nekoliko je blagodati primjene strojnog učenja na ovom polju, kao što će ubrzati proces i smanjiti stopu kvarova. Također, strojno učenje optimizira proces proizvodnje i troškove otkrivanja lijekova.
8. Pametni elektronički snimač zdravlja
Opseg strojnog učenja poput klasifikacije dokumenata i optičkog prepoznavanja znakova može se koristiti za razvoj pametnog elektroničkog sustava zdravstvenih zapisa. Zadatak ove aplikacije je razviti sustav koji može sortirati upite pacijenta putem e-pošte ili transformirati sustav ručnog evidentiranja u automatizirani sustav. Cilj ove aplikacije je izgraditi siguran i lako dostupan sustav.
Brzi rast elektroničkih zdravstvenih kartona obogatio je pohranu medicinskih podataka o pacijentima koji se mogu koristiti za poboljšanje zdravstvene zaštite. Smanjuje pogreške u podacima, na primjer, duplicirane podatke.
Za razvoj sustava elektroničkog bilježenja zdravlja nadzirani algoritam strojnog učenja poput Support Vector Machine (SVM) može se koristiti kao klasifikator ili se također može primijeniti umjetna neuronska mreža (ANN).
9. Strojno učenje u radiologiji
Nedavno istraživači rade na integriranju strojnog učenja i umjetne inteligencije u radiologiju. Aidoc pruža softver za radiologa da ubrza postupak otkrivanja pomoću pristupa strojnom učenju.
Njihov je zadatak analizirati medicinsku sliku kako bi ponudio razumljivo rješenje za otkrivanje abnormalnosti po tijelu. Nadzorni algoritam strojnog učenja uglavnom se koristi u ovom polju.
Za medicinsku segmentaciju slike koristi se tehnika strojnog učenja. Segmentacija je postupak identificiranja struktura na slici. Za segmentaciju slika najviše se koristi metoda segmentacije grafikona. Obrada prirodnog jezika koristi se za analizu radioloških tekstualnih izvještaja. Stoga primjena strojnog učenja u radiologiji može poboljšati uslugu njege pacijenta.
10. Kliničko ispitivanje i istraživanje
Kliničko ispitivanje može biti skup upita koji zahtijevaju odgovore kako bi se postigla učinkovitost i sigurnost pojedinog biomedicinskog ili farmaceutskog proizvoda. Svrha ovog ispitivanja je usredotočiti se na novi razvoj liječenja.
Ovo kliničko ispitivanje košta puno novca i vremena. Primjena strojnog učenja u ovom području ima značajan utjecaj. Sustav zasnovan na ML može pružiti nadzor u stvarnom vremenu i robusnu uslugu.
Prednost primjene tehnike strojnog učenja u kliničkom ispitivanju i istraživanju je u tome što se ona može daljinski nadzirati. Također, strojno učenje pruža sigurno kliničko okruženje za pacijente. Korištenje strojnoga učenja pod nadzorom u zdravstvu može poboljšati učinkovitost kliničkog ispitivanja.
Završavajući misli
Danas je strojno učenje sastavni dio naše svakodnevice. Ova se tehnika koristi u raznim domenama poput prognoze vremena, marketinških aplikacija, predviđanja prodaje i mnogih drugih. Međutim, strojno učenje u zdravstvu još uvijek nije toliko široko poput ostalih aplikacija za strojno učenje zbog medicinske složenosti i nedostatka podataka. Čvrsto vjerujemo da ovaj članak pomaže obogatiti vaše vještine strojnog učenja.
Ako imate prijedlog ili upit, ostavite komentar. Ovaj članak možete podijeliti i s prijateljima i obitelji putem Facebooka, Twittera i LinkedIna.
