Последние 2 года мир переживает эпоху пандемии из-за Covid-19. Хотя сейчас условия стали лучше, все же появляются новые варианты Covid. Врачи круглосуточно работают над решением этой проблемы. Помимо Ковида, есть и другие заболевания, для лечения которых нужны врачи, но может ли быть решение, облегчающее задачу врачей? Да, есть машинное обучение. Но что такое МЛ? и как это можно использовать в медицине?
Проще говоря, машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, в котором компьютеры запрограммированы на изучение информации без вмешательства человека. В машинном обучении разработка базовых алгоритмов основана на вычислительной статистике. Данные передаются компьютеру, и компьютер «учится» на этих данных. Данные фактически «учат» компьютер, раскрывая его сложные закономерности и лежащие в их основе алгоритмы. Чем больше «машинная» выборка данных, тем точнее результат машины.
Базовые исследования
Согласно опросу, проведенному Deloitte среди 1100 американских компаний, которые использовали искусственный интеллект, 63% сосредоточились на машинном обучении. С помощью машинного обучения вы можете улучшить организационные аспекты своей отрасли. Обычные медсестры в США тратят 25% своего рабочего времени на регулирующую и административную работу. Эта технология позволяет легко взять на себя такие рутинные задачи, как выставление счетов, управление циклом доходов, клинические документы и управление записями.
В другом исследовании Harvard Business Review более 300 медицинских и клинических руководителей заявили, что у них есть проблемы с участием пациентов. Более 70% опрошенных заявили, что менее половины пациентов были глубоко вовлечены в процесс лечения, а 42% опрошенных сказали, что активно вовлечены менее четверти пациентов. Расширение участия пациентов, несомненно, приведет к улучшению состояния здоровья пациентов. Машинное обучение может предоставлять автоматические оповещения об обмене сообщениями и соответствующий целевой контент, который инициирует действия в критические моменты. В общем, есть много способов персонализировать и улучшить процесс лечения с помощью машинного обучения.
Одно из лучших применений машинного обучения для лечения — система ботов, которая значительно упрощает время лечения. Виртуальная медсестра пациента действует как управляемый голосом медицинский помощник, который предоставляет информацию о многих заболеваниях, проблемах со здоровьем и лекарствах. Помощники ИИ очень полезны, когда пациентам нужен совет в режиме реального времени, а обратиться к врачу сложно. Инженеры данных работают над решениями для всех видов медицинской деятельности, которые охватывают не только общий мониторинг здоровья, но также лечение и профилактику заболеваний.
Машинное обучение в онкологических медицинских технологиях ищет раковые клетки с точностью, сравнимой с точностью опытных врачей. Работа патологоанатомов, исследующих биологические жидкости (кровь, моча, ткани и т. д.) пациентов, поддерживается способностью машинного обучения анализировать более правильно и быстро. Человеческое зрение с помощью микроскопа невозможно проанализировать даже на половине скорости автоматизированной модели. По этой причине больницы и исследовательские центры могут извлечь выгоду из внедрения приложений на основе CNN для диагностики пациентов.
Применение машинного обучения в медицине
Применения машинного обучения в области медицины бесконечны, из которых мы перечислили лишь немногие. Все эти приложения подробно обсуждаются ниже.
Диагностика и выявление заболеваний
Google работает с распределительными сетями над созданием прогностических моделей на основе больших данных, чтобы предупреждать врачей о состояниях высокого риска, таких как сепсис и сердечная недостаточность. Google, Enlitic и другие стартапы разрабатывают алгоритмы интерпретации изображений на основе ИИ. Jvion предоставляет машину клинического успеха, которая выявляет наиболее уязвимых пациентов и тех, кто с наибольшей вероятностью будет реагировать на протоколы лечения. Существует множество видов рака и наследственных заболеваний, которые трудно идентифицировать. Однако ML смог справиться со многими из них на ранних стадиях. IBM Watson Genomics — хороший тому пример. Этот проект сочетает в себе когнитивные вычисления с последовательностями опухолей на основе генома, чтобы помочь в быстрой диагностике. PReDicT (Прогнозирование реакции на лечение депрессии) от P1vital стремится создать практический способ использования ИИ для улучшения диагностики и лечения в обычных больницах.
Постановка диагноза с помощью анализа изображений.
Microsoft революционизирует аналитику данных в здравоохранении с проектом InnerEye. Этот стартап использует компьютерное зрение для обработки медицинских изображений и диагностики. По мере развития технологий InnerEye производит фурор в программном обеспечении для аналитики в здравоохранении. Машинное обучение скоро станет более эффективным, что позволит вам анализировать больше точек данных и создавать автоматизированные средства диагностики.
Открытие и производство лекарств
Одним из наиболее важных клинических применений машинного обучения является разработка лекарств на ранних стадиях. Это включает в себя технологии исследований и разработок, такие как секвенирование нового поколения и прецизионная медицина, которые помогают найти альтернативы для лечения многофакторных заболеваний. В настоящее время методы машинного обучения включают обучение без учителя, которое может распознавать закономерности в данных, не делая прогнозов. Проект Ганновер, разработанный Microsoft, использует технологию на основе ML для нескольких инициатив, включая разработку технологии на основе ИИ для лечения рака и персонализацию комбинаций лекарств для ОМЛ (острой миелоидной лейкемии).
Персонализированная медицина
Машинное обучение в медицине добилось больших успехов. IBM Watson Oncology является лидером в этой области, предлагая различные планы лечения, которые начинаются с анализа истории болезни пациента. Ситуация становится еще лучше, когда дело доходит до создания персонализированных планов лечения, поскольку на массовом рынке появляются передовые биосенсоры (которые предоставляют много данных для алгоритмов).
Использование медицинских данных из краудсорсинга
Сегодня исследователи имеют доступ к огромному количеству данных, которые публикуют сами пациенты. Это источник будущих улучшений машинного обучения в медицине. Почему анализ данных так важен в медицине? Партнерство между Medtronic и IBM сделало информацию об инсулине расшифрованной, собранной и доступной в режиме реального времени. С развитием Интернета вещей (IoT) вариантов стало еще больше. Кроме того, общедоступные данные улучшают процесс диагностики и выписки рецептов на лекарства.
Медицинские исследования и усовершенствование клинических испытаний
Хорошо известно, что клинические испытания могут длиться годами и требуют значительных инвестиций. Машинное обучение может предоставить прогнозную аналитику для выявления лучших кандидатов для клинических испытаний на основе таких факторов, как история болезни и активность в социальных сетях. Эта технология также может уменьшить количество ошибок базы данных и предложить оптимальный размер выборки для тестирования.
Улучшение медицинских записей
Несмотря на все эти технологические достижения, ведение медицинской документации по-прежнему является сложной задачей. Да, сегодня это намного быстрее, но все равно занимает много времени. Наборы данных можно классифицировать с помощью векторных машин и технологии распознавания OCR на основе машинного обучения. Типичными примерами этого являются API Google Cloud Vision и технология распознавания рукописного ввода MathWorks ML.
Эпидемический контроль
Говоря об аналитике данных, к 2020 году профессионалы будут иметь доступ к информации со спутников, тенденциям в социальных сетях, новостным сайтам и видеопотокам. Нейронные сети могут со всем этим справиться и сделать выводы об эпидемиях, которые произошли по всему миру. Опасные болезни могут попасть в шишки до того, как они действительно нанесут большой ущерб. Это очень важно, поскольку в странах третьего мира отсутствуют передовые медицинские системы. Возможно, лучшим примером в этой области является ProMEDmail, интернет-платформа для отчетов, которая отслеживает сообщения о вспышках по всему миру. Искусственный интеллект также широко используется для обеспечения безопасности пищевых продуктов и помогает предотвращать эпидемии на фермах.
Вызовы для мл в области медицины
Управление данными
Медицинские данные по-прежнему являются личными и недоступными. Однако, согласно опросу фонда Wellcome в Великобритании, только 17% среднестатистического респондента выступают против передачи медицинской информации третьим лицам.
Прозрачные алгоритмы
Потребность в прозрачных алгоритмах необходима не только для соблюдения строгих правил разработки лекарств, но и в более общем плане необходимо понимать, как алгоритмы точно генерируют выводы.
Оптимизация электронных записей
Между разными базами данных по-прежнему много разрозненной информации, которую необходимо дополнительно структурировать. По мере улучшения этой ситуации это приведет к прогрессу в решениях для индивидуального лечения.
Эксперты по обработке данных
Привлечение большего числа специалистов по машинному обучению и науке о данных имеет решающее значение как для здравоохранения, так и для фармацевтической промышленности.
Будущее машинного обучения в области медицины
Сегодня многие крупные организации и стартапы, в том числе Enlitic, MedAware и Google, работают над крупномасштабными проектами, направленными на улучшение ИИ и машинного обучения и их развертывание в системах здравоохранения, таких как проект Google DeepMind Health и Avicenna IBM. программное обеспечение. Кроме того, IBM Watson Health работает с Cleveland Clinic и Atrius Health над использованием когнитивных вычислений в системах здравоохранения. Эксперты надеются, что это поможет врачам уменьшить эмоциональное выгорание. Совсем недавно алгоритмы машинного обучения, включая методы ближайшего соседа, наивный и полунаивный байесовский алгоритм, построение признаков с опережением, нейронные сети обратного распространения и т. д., в настоящее время тестируются и разрабатываются. За искусственным интеллектом и машинным обучением, несомненно, будущее, поскольку неизбежны сложная автоматизация сбора данных и замена работы во всех отраслях системами машинного обучения. Ученым и исследователям необходимо сосредоточиться на разработке эффективных, действенных и инновационных алгоритмов, обеспечивая при этом, чтобы их функции и модели не угрожали рынку человеческого труда. И Илон Маск, и Стивен Хокинг считают ИИ и МО опасными как с экономической, так и с физической точки зрения. Тем не менее крайне важно, чтобы мы продолжали стремиться к повышению качества нашей общей системы ухода и здравоохранения с помощью машинного обучения, науки и технологий, которые произведут революцию во всех сферах нашей жизни в ближайшие десятилетия. Преимущества машинного обучения перевешивают эти теоретические кошмары.
Заключение
Машинное обучение оптимизировало такие задачи, как личная помощь, ведение записей и т. д. Также оно помогло в исследованиях новых вирусов и вакцин. Несмотря на множество преимуществ машинного обучения в области медицины, существуют некоторые проблемы, которые необходимо решить. ИИ и машинное обучение — это будущее в области медицины, и они доказали свою ценность в эпоху пандемии.
Спасибо, что дочитали этот пост до конца. Если вам понравился этот пост, хлопайте в ладоши, прокомментируйте и поделитесь с друзьями.
