С помощью приложений машинного обучения (МО) и искусственного интеллекта (ИИ) можно будет предотвращать заболевания и заранее узнавать о будущих рисках заболеваний на основе данных HBYS, накопленных за многие годы.
Турция была одной из редких стран, которая уже много лет регулярно использует HIMS во всех своих больницах. Из-за длительного использования HBYS имеется большой объем данных о пациентах. С помощью HBYS день ото дня собираются все более подробные данные. Когда эти данные будут оценены с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), это станет отличной возможностью для выявления риска заболевания в будущем.
Данные HBYS состоят из жизненно важных данных, связанных с заболеваниями, таких как данные интенсивной терапии, путем интеграции с устройством результатов тестов, информации о лекарствах, хронических заболеваниях, демографической информации, кодов диагноза МКБ и последних данных пациентов интенсивной терапии, а не информации о прибытии пациента или выставлении счетов.
Можно ли предсказать будущие опасные заболевания?
Обрабатывая данные HBYS с помощью искусственного интеллекта (ИИ), можно прогнозировать риск многих заболеваний. Можно ожидать будущего течения состояний и шансов, с которыми пациенты столкнутся в будущем.
Алгоритмы машинного обучения (ML) были разработаны с использованием данных HBYS в исследовании, чтобы предсказать, будет ли у пациента диабет в будущем или другие риски заболевания. Зарегистрированные симптомы и коды МКБ, полученные пациентом, связаны со значениями, полученными при каждом посещении. Кроме того, проводятся исследования по разработке моделей для прогнозирования заболеваний в долгосрочной перспективе.
Согласно исследованию, опубликованному в Cell Patterns, говорится, что машинное обучение (ML) используется для соединения данных HBYS пациентов, включая лекарства и диагностику, для измерения риска заболевания.
Команда из NYU Langone Health проанализировала данные HBYS и обнаружила сильную корреляцию между низким уровнем кислорода и маркерами воспаления в крови пациентов, госпитализированных с COVID-19, и неблагоприятными исходами заболевания COVID-19.
Кроме того, исследователи оценивают риск сердечно-сосудистых заболеваний, используя данные HBYS с инструментами машинного обучения (ML). Исследование служит для ранней диагностики сердечных заболеваний и пропаганды здорового образа жизни.
Его быстро включают в исследования, связанные с геномными последовательностями пациентов.
Не представляется возможным использовать данные HBYS таким образом.
В исследованиях утверждается, что не представляется возможным использовать данные HBYS в том виде, в каком они есть, и что следует разработать применимые методы, например сделать данные пригодными для использования, прежде чем использовать их для прогнозирования заболеваний с помощью машинного обучения (ML) и удаления ненужных данных. .
Министерство здравоохранения, которое контролирует большие данные в здравоохранении, должно подготовить почву для исследований по прогнозированию заболеваний и поощрять ученых и предпринимателей, которые хотят работать в этой области.
Первое использование HBYS началось 20–30 лет назад для выставления счетов. После этого медиа-заявка учреждения социального обеспечения и данные для лиц, принимающих решения Министерства здравоохранения, стали решающими в HBYS.
После этого данные HBYS должны быть структурированы для приложений машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI), которые будут разработаны для предотвращения заболеваний и прогнозирования будущих рисков заболеваний.
Данные HIMS, которые собирались около 30 лет, позволят разработать профилактические методы лечения, снизить затраты на лечение и сделают Турцию пионером в области технологий искусственного интеллекта (ИИ) в здравоохранении, а исследования будут проводиться технологическими предпринимателями. и ученые для предсказания и предотвращения болезней.
Нажмите для получения дополнительной информации по этой теме;
