Машинное обучение добилось значительных успехов в прогнозировании и определении состояния здоровья, чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения и прогрессирования заболеваний, и это лишь некоторые из них. Машинное обучение может революционизировать здравоохранение, предоставляя персонализированный уход на основе данных и улучшая результаты для пациентов. Давайте рассмотрим несколько приложений машинного обучения в области здравоохранения, как показано ниже:
1. Точная медицина:
Это наиболее распространенное применение машинного обучения. Это помогает медицинским экспертам прогнозировать, какие протоколы лечения, скорее всего, будут успешными для пациента, исходя из различных характеристик пациента и контекста лечения. Для приложений Precision Medicine требуется обучающий набор данных, для которого известна переменная результата (например, начало заболевания); это называется обучение с учителем.
2. Прогноз заболевания:
При этом такие технологии, как нейронные сети, использовались в исследованиях в области здравоохранения в течение нескольких десятилетий и использовались для приложений категоризации, таких как определение того, заболеет ли пациент определенным заболеванием.
3. Радиология:
Глубокое обучение используется в здравоохранении для распознавания потенциально раковых поражений на рентгенологических изображениях. Он все чаще применяется к радиомике или обнаружению клинически значимых особенностей в данных визуализации, выходящих за рамки того, что может быть воспринято человеческим глазом.
4. Исследования:
НЛП (обработка естественного языка) используется для создания, понимания и классификации клинической документации и опубликованных исследований. НЛП помогает анализировать неструктурированные клинические записи о пациентах, готовить отчеты (например, о рентгенологических исследованиях), расшифровывать взаимодействие с пациентами и проводить диалоговый ИИ.
5. Лечебное питание:
С помощью алгоритмов машинного обучения поставщики медицинских услуг могут анализировать большие объемы данных пациентов, включая истории болезни, генетику и факторы образа жизни, для разработки индивидуальных планов питания, адаптированных к уникальным потребностям и целям каждого человека в отношении здоровья. Машинное обучение также может помочь медицинским работникам отслеживать прогресс пациентов с течением времени и соответствующим образом корректировать планы питания, улучшая результаты лечения пациентов и снижая риск хронических заболеваний, таких как ожирение, диабет и болезни сердца.
6. Научные упражнения:
С помощью алгоритмов машинного обучения поставщики медицинских услуг могут анализировать данные пациентов, включая истории болезни, уровни физической подготовки и модели активности, чтобы разрабатывать персонализированные планы упражнений, адаптированные к уникальным потребностям и целям каждого человека. Машинное обучение также помогает выявлять закономерности и тенденции в данных пациентов, которые могут быть незаметны специалистам-людям, что приводит к новым знаниям и открытиям в области физических упражнений.
7. Модель SUTRA для прогнозирования случаев Covid-19:
Модель машинного обучения SUTRA, разработанная IIT Kanpur, сыграла ключевую роль в прогнозировании траектории пандемии Covid. Кроме того, он предоставил прогнозы на районном уровне, которые можно использовать для разработки стратегий вакцинации и медицинской инфраструктуры.
8. Здоровье гериатрического населения:
Машинное обучение может помочь определить закономерности и тенденции в данных о пожилых пациентах, которые могут быть незаметны специалистам-людям, что приведет к раннему выявлению проблем со здоровьем и более своевременному вмешательству. Например, алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные с носимых устройств для обнаружения изменений походки или равновесия, которые могут указывать на повышенный риск падений.
Кроме того, машинное обучение может помочь пожилым людям, живущим самостоятельно, предоставлять персонализированную помощь и напоминания. Например, алгоритмы машинного обучения можно использовать для разработки виртуальных помощников, которые напоминают пожилым людям о необходимости принимать лекарства или напоминают о повседневных задачах.
Машинное обучение — революция в индийском здравоохранении
Унифицированный интерфейс здравоохранения. Чтобы совершить цифровую революцию в секторе здравоохранения, правительство Индии (GoI) представило UHI или Унифицированный интерфейс здравоохранения, который является шагом на пути к созданию экосистемы для всех медицинских услуг. UHI сравнивают с UPI, который произвел революцию в индийском финансовом секторе.
Что такое УХИ?
NHA (Национальное управление здравоохранения) является высшим органом правительства Индии в секторе здравоохранения.
UHI — это открытая и интероперабельная ИТ-сеть, с помощью которой пользователи этой услуги могут получить доступ к здравоохранению и связанным с ним вспомогательным учреждениям (например, диагностическим центрам, машинам скорой помощи) в онлайн-режиме. Это поможет человеку с его предыдущими медицинскими записями, страховыми случаями, визитами к врачу, квитанциями на лекарства и наличием больниц.
UHI поможет облегчить взаимодействие поставщиков медицинских услуг, а также обмен медицинскими данными. UHI будет иметь уникальный идентификатор здоровья под названием ABHA (Ayushman Bharat Health Account). Для этого также готовится онлайн-реестр медицинских учреждений, а также поставщиков медицинских услуг. Согласно данным, предоставленным IMA (Индийской медицинской ассоциацией), по состоянию на сентябрь 2022 года аллопатической медициной занимается более 10 тысяч врачей-шарлатанов. Объект UHI, использующий технологии и ML (машинное обучение), поможет идентифицировать их и улучшить среду здравоохранения в Индии.
В заключение можно сказать, что машинное обучение обладает огромным потенциалом для преобразования здравоохранения. Алгоритмы машинного обучения, от диагностики заболеваний до прогнозирования результатов и персонализированных планов лечения, продемонстрировали впечатляющую точность и эффективность в различных приложениях для здравоохранения. В целом будущее здравоохранения выглядит многообещающе благодаря постоянному развитию машинного обучения и искусственного интеллекта.
