机器学习在医疗保健领域的十大应用

simlayasminsami

医疗保健是随着人工智能的发展而急剧增长的众多行业之一。 特别是，医疗保健领域的机器学习彻底改变了医疗诊断，减少了空闲时间，并提高了自动化个性化健康建议的质量。 作为参考，机器学习是人工智能的一个分支，它教会计算机处理人类的思维方式——识别模式、从活动中学习以及根据历史经验做出决策。 医疗保健中的机器学习部署的算法不需要持续编程，而是需要大数据集来提取有意义的信息和学习点。 随着机器学习系统经验的丰富，治疗方案和医疗保健信息变得更快、更准确，从而使临床医生的工作变得更轻松。 希望创新医疗保健行业？ 获得免费咨询 医疗保健中机器学习的现实用例 虽然医疗保健是一个广阔的领域，但制药、生物技术、医学研究和开发都是正在产生机器学习进步成果的子领域。 先进医学和机器学习的融合带来了具有影响力和典范的重组创新。 以下是医疗保健领域的一些机器学习模型——它们已经投入实践： 医疗保健中的机器学习 - tekrevol 1. 皮肤科评估 医学成像是机器学习在医疗保健领域最突出的应用之一。 从技术角度来看，算法以面部图像和电子健康记录的形式提供大型生物医学数据集。 随着越来越多的数据集输入系统，机器人学会区分某些面部状况并识别症状，根据严重程度对状况进行排名，并且通常可以推荐药物来改善状况。

艾萨 Aysa 就是一款可供 iPhone 用户使用的应用程序。目前，该应用程序可以扫描图像、识别症状并帮助用户为就诊做好准备。 2. 治疗方案的准确性 治疗方案包括分析疾病的严重性和治疗的紧迫性、制定替代治疗计划以及预测对替代处方的反应。 这些是临床医生和外科医生以及其他执业专业人员的主要工作角色，如果这些任务可以自动化以提高准确性，医生可以将重点转移到改善医疗保健并使其更容易获得，而不是为提供服务创 Whatsapp 号码列表 造机会。 3. 有效的治疗方法 机器学习和神经网络可以极大地帮助治疗，因为在为个体患者提供专门护理之前需要进行大量数据处理和分析。 一家名为 ReviveMed 的初创公司正在利用人工智能大型网络来处理有关体内主要代谢物的信息，他们的企业致力于对抗脂肪肝等疾病。 虽然他们目前正在向大型网络提供这些肝脏代谢物串，但他们也计划为其他罕见疾病准备有效的治疗方法。 4. 机器人手术 机器人手术的雏形始于1985 年，当时外科医生开始向手术室中的自动化工具和机器寻求帮助。 从鸟瞰角度看，你只会看到一台大型机器正在对手术设备进行消毒，并在外科医生通过手势发出信号时将其交给他们。 Raven 是开源项目和涉及机器学习、医疗保健和神经网络的现实重组创新的一个流行示例。 它拥有最先进的软件和硬件架构，未来将成为独立的机器人手术系统。



资料来源：加州大学伯克利分校 随着生物医学大数据、机器学习算法和医疗操作的实时图像的融合，医疗保健行业现在知道了“手术机器人”。 在需要几何精度的手术中，协助很常见。 一些例子包括膝关节置换、视网膜治疗、肺活检、脑肿瘤切除和子宫肌瘤切除。 Statista预计，到 2025 年，全球手术机器人市场规模将增长至 126 亿美元。 越来越多的深度学习工程师正在与医生合作，以提高他们在手术室的表现。 5. 放射治疗计划 Project Inner Eye 由 Microsoft 于 2020 年 9 月推出，致力于为医疗保健领域住院管理、诊断、医学成像和研究(Microsoft) 的开发人员和其他专业人员提供支持。 微软开发了一个名为“Inner Eye Deep Learning Toolkit”的开源编程工具包，以帮助增强医疗保健领域的人工智能模型。评估计划得出的结论是，机器学习可以提高医务人员执行放射治疗计划的速度提高 13 倍。 以下是该计划支持的其他最新进展： 剑桥的 Addenbrookes 医院使用 InnerEye 来加速放射治疗过程并减少癌症治疗积压。 InnerEye 正在支持两个与 Covid-19 感染和大流行防范相关的研究项目。 微软和诺华正在合作将医学图像深度学习模型付诸实践，以加速生成化学和自动化基因疗法的交付。 6. 即时紧急响应 Embrace 2 是医疗保健和治疗提供中机器学习的另一个示例性用例。 这是一款由麻省理工学院教授罗莎琳德·皮卡德创办的初创公司 Empatica 开发的智能手表。 这款智能手表利用传感器和机器学习算法，可以检测癫痫发作——癫痫的常见症状。