醫療保健行業一直受益於技術進步及其產品。 從起搏器和 X 射線到電子 CPR 等等，由於技術的作用，醫療保健已經能夠為社會及其發展帶來巨大的價值。 人工智能 (AI) 及其相關技術，如機器學習、深度學習、 NLP，等等。
人工智能和機器學習概念正在以超乎想像的更多方式幫助醫生和外科醫生無縫挽救寶貴的生命，甚至在疾病出現之前就發現疾病和疑慮，更好地管理患者，更有效地參與他們的康復過程等等。 通過人工智能驅動的解決方案和機器學習模型，世界各地的組織能夠更好地為人們提供醫療保健。
但這兩項技術究竟如何為醫院和醫療保健提供者賦能？ 使它們不可避免的用例在現實世界中的有形應用有哪些？ 好吧，讓我們來了解一下。
機器學習在醫療保健中的作用
對於初學者來說，機器學習是 AI 的一個子集，它允許機器自主學習概念、處理數據並提供所需的結果。 通過無監督學習、監督學習等不同的學習技術，機器學習模型學習通過條件和條款處理數據並得出結果。 這使它們成為生成規定性和預測性見解的理想選擇。
這些見解極大地幫助了醫療保健服務的組織和管理方面，例如患者和床位管理、遠程監控、預約管理、值班名單創建等。 每天，醫療保健專業人員將 25% 的時間花在冗餘任務上，例如記錄管理和更新以及索賠處理，這使他們無法按要求提供醫療保健服務。
機器學習模型的實施可以帶來自動化，並在最不需要的地方消除人工干預。 此外，機器學習還通過向患者發送有關藥物、預約、報告收集等方面的及時警報和通知，幫助優化患者參與度和康復。
除了這些管理上的好處外，機器學習還有其他實際好處 醫療保健. 讓我們來探索一下它們是什麼。
機器學習的實際應用
疾病檢測和高效診斷
機器學習在醫療保健中的主要用例之一在於疾病的早期檢測和有效診斷。 在早期階段很難發現遺傳和遺傳疾病以及某些類型的癌症等問題，但通過訓練有素的機器學習解決方案，它們可以被精確檢測到。
這些模型經過多年的計算機視覺和其他數據集訓練。 他們接受過訓練，可以發現人體或器官中最輕微的異常，以觸發通知以進行進一步分析。 這個用例的一個很好的例子是 IBM Watson Genomic，它的基因組驅動的測序模型由認知計算提供支持，可以更快、更有效地診斷問題。
健康檔案的有效管理
儘管取得了進步，但電子健康記錄的維護仍然是醫療保健領域的一個令人擔憂的問題。 雖然與我們之前集體使用的相比，它確實變得容易得多，但健康數據仍然無處不在。
這非常具有諷刺意味，因為健康記錄需要集中和簡化（我們也不要忘記互操作）。 然而，記錄中遺漏的許多關鍵細節要么被鎖定，要么是錯誤的。 然而，機器學習的影響正在改變這一切，因為 MathWorks 和谷歌的項目正在幫助通過手寫檢測技術自動更新甚至離線記錄。 這可確保跨行業的醫療保健專業人員能夠及時訪問患者數據以完成工作。
糖尿病檢測
糖尿病等疾病的問題在於，很多人長期患有糖尿病而沒有出現任何症狀。 所以，當他們第一次真正體驗到糖尿病的症狀和影響時，已經很晚了。 但是，可以通過機器學習模型來防止此類情況。
基於樸素貝葉斯、KNN、決策樹等算法的系統可用於處理健康數據，並通過來自個人年齡、生活方式選擇、飲食、體重和其他關鍵細節的詳細信息來預測糖尿病的發作。 相同的算法也可用於準確檢測肝臟疾病。
行為矯正
醫療保健不僅僅是治療疾病。 這是關於整體福祉。 通常，作為人類，我們會更多地了解我們自己以及我們的身體姿勢、姿勢和整體行為所經歷的事情。 機器學習驅動的模型現在可以幫助我們識別此類潛意識和非自願行為，並做出必要的生活方式改變。 這可能就像可穿戴設備建議您在長時間閒置後移動您的身體或要求您糾正身體姿勢的應用程序一樣簡單。
發現新藥和藥物
許多主要的健康疾病仍然無法治愈。 雖然一方面存在直接威脅生命的問題，如癌症和艾滋病，但也有慢性疾病可能會吞噬個人一生，如自身免疫性疾病和神經系統疾病。
機器學習極大地幫助組織和藥品製造商更快、更有效地開發出治療主要疾病的藥物。 通過模擬臨床試驗、測序和模式檢測，公司現在能夠快速跟踪他們的實驗和觀察過程。 在機器學習的幫助下，許多非常規療法和補救措施也正在與主流醫學並行開發。
結束語
機器學習正在顯著減少我們人類達到下一進化階段所需的時間。 我們現在以比我們到達這裡更快的速度前進。 隨著更多的用例、實驗和應用，我們可以討論癌症是如何治癒的，或者在未來幾年如何通過一個簡單的智能手機應用程序避免毀滅性的大流行。 AI in 醫療 正在徹底改變醫療行業。
