Машинное обучение (ML) и применение искусственного интеллекта быстро набирают популярность во всем мире благодаря своей способности приносить невероятную пользу широкому спектру отраслей в мире. Однако особый интерес вызывает применение этой технологии в сфере здравоохранения. Почему? Ну, из-за быстро растущего числа приложений машинного обучения в здравоохранении и, конечно же, из-за бесчисленных преимуществ, которые оно предлагает всем заинтересованным сторонам, участвующим в процессе оказания и получения медицинской помощи.
Машинное обучение может значительно улучшить систему здравоохранения, уменьшая при этом субъективность и колебания в клинических результатах. И он активно демонстрирует многообещающие результаты, помогая клиницистам диагностировать злокачественные новообразования, рак, необычные заболевания и патологии. Системы на основе машинного обучения действительно могут превзойти людей в конкретных задачах.
Ниже перечислены некоторые из ключевых преимуществ машинного обучения для сферы здравоохранения:
1. Индивидуальное лечение. Исследования убедительно доказали, что индивидуальное лечение является одним из наиболее эффективных способов борьбы с болезнью. С этой целью машинное обучение помогает изучать данные пациентов, включая их симптомы, отчеты об испытаниях и историю болезни, а также дает врачам возможность составлять планы лечения и лекарства, персонализированные в соответствии с уникальными потребностями пациента.
2. Раннее выявление заболеваний. Еще одно неоспоримое преимущество, которое больницы и поставщики медицинских услуг могут получить от интеграции машинного обучения, — это возможность выявлять заболевания на ранних стадиях. Разнообразные контролируемые и неконтролируемые алгоритмы машинного обучения помогают сделать раннее выявление заболеваний реальностью, анализируя исторические и новые данные о данном заболевании и предупреждая врачей в случае, если симптомы соответствуют указанному заболеванию. Это позволяет врачам быстро разработать план лечения и обеспечить лучшее качество жизни своих пациентов.
3. Роботизированная хирургия. Давно прошли времена архаичной медицинской помощи и операций; сейчас мы живем в мире, где хирургам могут эффективно помочь передовые технологии. В этом контексте хирургические системы и процессы на основе машинного обучения могут использоваться для выполнения сложных хирургических процедур, хотя, среди прочего, с меньшими побочными эффектами, риском боли и кровопотерей. О, и мы упоминали, что операции с помощью машинного обучения также обеспечивают более быстрое восстановление после операции?
4. Анализ ошибок в рецептах. Тысячи людей страдают от неправильных рецептов. Любая смертность в этом контексте по понятным причинам неприемлема, хотя человеческие ошибки или даже сбои в работе системы неизбежно произойдут в тот или иной момент. К счастью, машинное обучение предлагает нам удобное и эффективное решение: эту технологию можно использовать для изучения исторических данных EHR, а затем для сравнения этих данных с новыми рецептами. В случае, если рецепт отклоняется от типичного шаблона, он немедленно сообщается соответствующему персоналу, чтобы гарантировать, что врачи могут просмотреть указанный рецепт и внести коррективы, если это будет сочтено необходимым. Это также способствует повышению качества обслуживания пациентов.
Вот вам, дамы и господа, некоторые из самых убедительных примеров использования машинного обучения в здравоохранении. Как видите, эта новая технология способна трансформировать здравоохранение одним из самых передовых способов, которые только можно себе представить. Все данные, собранные поставщиками медицинских услуг, при обработке с помощью таких технологий, как машинное обучение, помогут этим поставщикам и учреждениям достичь наиболее эффективных и точных результатов, а также значительно повысить производительность и производительность по всем направлениям. И так, чего же ты ждешь? Идите вперед и начните поиск надежного поставщика услуг, который поможет вам интегрировать машинное обучение в ваш бизнес в сфере здравоохранения.
