Больницы, клиники и другие медицинские организации по всему миру работают с компаниями-разработчиками программного обеспечения для разработки административных систем, которые все больше переводятся в цифровую форму и автоматизируются. Что еще более важно, ученые и исследователи используют машинное обучение (ML) для создания ряда умных решений, которые в конечном итоге могут помочь в диагностике и лечении болезни. Пациенты получают максимальную выгоду, поскольку технология может улучшить их результат, анализируя лучшие формы лечения для них. ML способно более точно обнаружить заболевание на более ранней стадии, помогая сократить количество повторных госпитализаций в больницы и клиники.
Технология также прошла долгий путь в открытии и разработке новых лекарств, которые обладают огромным потенциалом для помощи пациентам со сложными состояниями. Краеугольным камнем машинного обучения является его способность собирать данные и автоматизировать вывод интеллектуальных решений с помощью платформ автоматизации роботизированных процессов (RPA). Компания интеллектуальной автоматизации WorkFusion предлагает платформу RPA под названием RPA Express, которая может беспрепятственно перемещать работу между ботами и людьми и интегрировать ручной ввод с интеллектуальным пользовательским интерфейсом.
Вот четыре применения машинного обучения в сфере здравоохранения:
1) Выявление болезни
Одним из ключевых компонентов успешной организации здравоохранения является ее способность быстро и точно определять заболевание. С сотнями лекарств, которые в настоящее время проходят клинические испытания, ученые и специалисты по вычислениям вступают в борьбу в таких наиболее востребованных областях, как идентификация и лечение рака. Одно такое решение объединяет когнитивные вычисления с секвенированием геномной опухоли, а другое использует ML для разработки диагностических и терапевтических методов лечения в различных областях, таких как онкология. Другой пример - DeepMind Health, которая разрабатывает технологию, которая может решить проблему дегенерации желтого пятна у стареющих глаз.
2) Диагностика с помощью медицинских изображений
Другой важный элемент диагностики болезни - это медицинская визуализация и ее способность показать более полное изображение болезни. Глубокое обучение играет ключевую роль в этом отношении, поскольку оно становится более доступным благодаря более богатым источникам данных, которые можно использовать в процессе диагностики. У технологии есть некоторые ограничения, поскольку она неспособна объяснить, как она пришла к своим предсказаниям, хотя эти приложения машинного обучения в большинстве случаев верны. Тем не менее, технология в сочетании с профессиональными медицинскими работниками может быстрее предлагать лечебные решения с помощью этих передовых инструментов диагностики, интерпретируя результат и решая, верны ли предложения аппарата по лечению или нет.
3) Открытие лекарств
У ML есть возможность открывать новые лекарства, которые имеют большую экономическую ценность для фармацевтики, больниц и новых направлений лечения для пациентов. Некоторые из крупных технологических игроков, такие как IBM и Google, создали платформы машинного обучения, предназначенные для открытия новых путей лечения пациентов. Точная медицина - ключевой термин в этой теме, поскольку он включает в себя определение механизмов многофакторных заболеваний и поиск альтернативных путей лечения. Такие учреждения, как MIT Clinical Machine Learning Group, использовали исследования точной медицины для разработки алгоритмов, которые могут помочь врачам лучше понять процессы болезни и создать эффективные методы лечения таких заболеваний, как диабет 2 типа.
4) Роботизированные хирургические инструменты
Нам всегда будет требоваться вмешательство человека при операциях из-за высокого риска этих процедур, но машинное обучение очень помогает в области роботизированной хирургии. Одной из самых популярных разработок в этой области стал робот да Винчи, который позволяет хирургам манипулировать роботизированными конечностями, чтобы выполнять операции с высокой детализацией и в ограниченном пространстве. Эти руки часто более устойчивы и точнее человеческих. Существуют также инструменты, которые используют компьютерное зрение с помощью машинного обучения для определения расстояния до определенных частей тела, чтобы адекватно провести на них операцию. Одним из примеров этого является идентификация волосяных фолликулов при операции по трансплантации волос.
