Phenquestions
S rýchlym rastom populácie sa javí ako náročné zaznamenať a analyzovať obrovské množstvo informácií o pacientoch. Strojové učenie nám poskytuje taký spôsob, ako tieto údaje automaticky vyhľadať a spracovať, čo robí systém zdravotnej starostlivosti dynamickejším a robustnejším. Strojové učenie v zdravotníctve prináša dva typy domén: informatiku a lekársku vedu v jednom vlákne. Technika strojového učenia prináša pokrok v lekárskej vede a tiež analyzuje komplexné lekárske údaje pre ďalšiu analýzu.
Niekoľko výskumníkov pracuje v tejto oblasti na zavedení nového rozmeru a funkcií. Spoločnosť Google v poslednej dobe vynašla algoritmus strojového učenia na detekciu rakovinových nádorov na mamografoch. Stanford navyše predstavuje algoritmus hlbokého učenia na určenie rakoviny kože. Každý rok sa koná niekoľko konferencií, napr.g., Machine Learning for Healthcare, sa usilujú sledovať novú automatizovanú technológiu v lekárskej vede s cieľom poskytovať lepšie služby.
Aplikácie strojového učenia v zdravotníctve
Účelom strojového učenia je urobiť stroj viac prosperujúcim, efektívnym a spoľahlivým ako doteraz. V systéme zdravotnej starostlivosti je však nástrojom strojového učenia mozog a vedomosti lekára.
Pretože pacient vždy potrebuje ľudský dotyk a starostlivosť. Toto nemôže nahradiť ani strojové učenie, ani žiadna iná technológia. Automatizovaný stroj môže poskytnúť službu lepším spôsobom. Ďalej je opísaných 10 najdôležitejších aplikácií strojového učenia v zdravotníctve.
1. Diagnóza srdcových chorôb
Srdce je jedným z hlavných orgánov nášho tela. Často trpíme rôznymi srdcovými chorobami, ako je koronárna artériová choroba (CAD), koronárna srdcová choroba (CHD) atď. Mnoho vedcov pracuje na algoritmoch strojového učenia pre diagnostiku srdcových chorôb. Ide o veľmi aktuálny problém výskumu na celom svete. Automatizovaný systém diagnostiky srdcových chorôb je jednou z najpozoruhodnejších výhod strojového učenia v zdravotníctve.
Vedci pracujú s niekoľkými algoritmami strojového učenia pod dohľadom, ako je Support Vector Machine (SVM) alebo Naive Bayes, ktoré sa majú použiť ako algoritmus učenia na detekciu srdcových chorôb.
Súbor údajov o srdcových chorobách z UCI možno použiť ako súbor údajov o tréningu alebo testovaní alebo oboje. Na analýzu údajov je možné použiť nástroj na dolovanie údajov WEKA. Prípadne, ak chcete, môžete na vyvinutie systému diagnostiky srdcových chorôb použiť prístup umelej neurónovej siete (ANN).
2. Predpovedanie cukrovky
Cukrovka je jednou z bežných a nebezpečných chorôb. Toto ochorenie je tiež jednou z hlavných príčin vzniku ďalších závažných chorôb a úmrtí. Toto ochorenie môže poškodiť naše rôzne časti tela, ako sú obličky, srdce a nervy. Cieľom použitia prístupu strojového učenia v tejto oblasti je odhaliť cukrovku v ranom štádiu a zachrániť pacientov.
Ako klasifikačný algoritmus možno na vývoj systému predikcie cukrovky použiť Random forest, KNN, Decision Tree alebo Naive Bayes. Spomedzi nich Naive Bayes prekonáva ostatné algoritmy, pokiaľ ide o presnosť. Pretože jeho výkon je vynikajúci a vyžaduje menej času na výpočet. Tu si môžete stiahnuť súbor s údajmi o cukrovke. Obsahuje 768 dátových bodov, z ktorých každý má deväť funkcií.
3. Predikcia ochorenia pečene
Pečeň je druhým najvýznamnejším vnútorným orgánom v našom tele. Zohráva zásadnú úlohu v metabolizme. Jeden môže napadnúť niekoľko chorôb pečene, ako je cirhóza, chronická hepatitída, rakovina pečene atď.
Na predpovedanie ochorenia pečene sa v poslednej dobe dramaticky používajú koncepty strojového učenia a ťažby dát. Predpovedať chorobu pomocou rozsiahlych lekárskych údajov je veľmi náročná úloha. Vedci sa však snažia čo najlepšie prekonať tieto problémy pomocou konceptov strojového učenia, ako je klasifikácia, klastrovanie a mnoho ďalších.
Dátový súbor pacientov s pečeňou v Indii (ILPD) možno použiť pre systém predikcie ochorenia pečene. Tento súbor údajov obsahuje desať premenných. Môžete tiež použiť dátovú sadu s poruchami pečene. Ako klasifikátor možno použiť Support Vector Machine (SVM). Program MATLAB môžete použiť na vývoj systému predikcie ochorenia pečene.
4. Robotická chirurgia
Robotická chirurgia je jednou z referenčných aplikácií strojového učenia v zdravotníctve. Táto aplikácia sa čoskoro stane perspektívnou oblasťou. Túto aplikáciu je možné rozdeliť do štyroch podkategórií, ako napríklad automatické šitie, hodnotenie chirurgických zručností, zdokonalenie robotických chirurgických materiálov a modelovanie chirurgických pracovných postupov.
Šitie je proces zašívania otvorenej rany. Automatizácia šitia môže znížiť dĺžku chirurgického zákroku a únavu chirurga. Napríklad chirurgický robot Raven. Vedci sa snažia aplikovať prístup strojového učenia na hodnotenie výkonu chirurga v minimálne invazívnej chirurgii s asistenciou robota.
Vedci laboratória Advanced Robotics and Controls Lab z Kalifornskej univerzity v San Diegu (UCSD) sa snažia preskúmať aplikácie strojového učenia s cieľom vylepšiť chirurgickú robotiku.
Rovnako ako v prípade neurochirurgie, roboty nie sú schopné efektívne fungovať. Ručný chirurgický pracovný postup je časovo náročný a nemôže poskytnúť automatickú spätnú väzbu. Použitím prístupu strojového učenia môže systém zrýchliť.
5. Detekcia a predikcia rakoviny
V súčasnosti sa na rozsiahlu detekciu a klasifikáciu nádorov používajú prístupy strojového učenia. Hlboké učenie tiež hrá významnú úlohu pri detekcii rakoviny. Hlboké vzdelávanie je dostupné a zdroje údajov sú k dispozícii. Štúdia ukázala, že hlboké učenie znižuje percento chýb pri diagnostike rakoviny prsníka.
Strojové učenie preukázalo svoje schopnosti úspešne detekovať rakovinu. Čínski vedci preskúmali DeepGene: klasifikátor typu rakoviny pomocou hlbokého učenia a somatických bodových mutácií. Pomocou prístupu hlbokého učenia možno rakovinu zistiť aj extrakciou znakov z údajov o génovej expresii. Okrem toho sa pri klasifikácii rakoviny uplatňuje neurónová sieť s konverziou (CNN).
6. Personalizované zaobchádzanie
Strojové učenie pre personalizované ošetrenie je aktuálnym problémom výskumu. Cieľom tejto oblasti je poskytnúť lepšie služby založené na individuálnych údajoch o zdraví pomocou prediktívnej analýzy. Výpočtové a štatistické nástroje strojového učenia sa používajú na vývoj osobného liečebného systému založeného na symptómoch a genetických informáciách pacientov.
Na vývoj systému osobnej liečby sa používa algoritmus supervidovaného strojového učenia. Tento systém je vyvinutý na základe lekárskych informácií o pacientovi. Aplikácia SkinVision je príkladom prispôsobeného zaobchádzania. Pomocou tejto aplikácie môžete na svojom telefóne skontrolovať, či na pokožke nie je rakovina kože. Personalizovaný systém liečby môže znížiť náklady na zdravotnú starostlivosť.
7. Objavovanie liekov
Využitie strojového učenia pri objavovaní drog je štandardnou aplikáciou strojového učenia v medicíne. Microsoft Project Hanover pracuje na zavedení technológií strojového učenia v presnej medicíne. V súčasnosti niekoľko spoločností aplikuje techniku strojového učenia pri objavovaní drog. Napríklad BenevolentAI. Ich cieľom je využitie umelej inteligencie (AI) pri objavovaní drog.
Aplikácia strojového učenia v tejto oblasti má niekoľko výhod, napríklad urýchli proces a zníži poruchovosť. Strojové učenie tiež optimalizuje výrobný proces a náklady na objavovanie liekov.
8. Inteligentný elektronický zapisovač zdravia
Na vývoj inteligentného systému elektronických zdravotných záznamov je možné použiť rozsah strojového učenia, ako je klasifikácia dokumentov a optické rozpoznávanie znakov. Úlohou tejto aplikácie je vyvinúť systém, ktorý dokáže triediť dotazy pacientov prostredníctvom e-mailu alebo transformovať systém manuálnych záznamov na automatizovaný systém. Cieľom tejto aplikácie je vybudovať bezpečný a ľahko prístupný systém.
Rýchly rast elektronických zdravotných záznamov obohatil ukladanie lekárskych údajov o pacientoch, ktoré je možné využiť na zlepšenie zdravotnej starostlivosti. Znižuje chyby údajov, napríklad duplicitných údajov.
Na vývoj systému elektronického zapisovača zdravia je možné ako klasifikátor použiť algoritmus strojového učenia pod dohľadom, ako je Support Vector Machine (SVM), alebo možno použiť aj umelú neurónovú sieť (ANN).
9. Strojové učenie v rádiológii
Vedci v poslednej dobe pracujú na integrácii strojového učenia a umelej inteligencie do rádiológie. Aidoc poskytuje rádiológovi softvér na urýchlenie procesu detekcie pomocou prístupov strojového učenia.
Ich úlohou je analyzovať lekársky obraz a ponúknuť tak zrozumiteľné riešenie na zisťovanie abnormalít v tele. Väčšinou sa v tejto oblasti používa algoritmus supervidovaného strojového učenia.
Na segmentáciu lekárskeho obrazu sa používa technika strojového učenia. Segmentácia je proces identifikácie štruktúr v obraze. Na segmentáciu obrázkov sa väčšinou používa metóda segmentácie grafu. Spracovanie prirodzeného jazyka sa používa na analýzu rádiologických textových správ. Aplikácia strojového učenia v rádiológii môže preto zlepšiť služby starostlivosti o pacientov.
10. Klinické skúšky a výskum
Klinické skúšanie môže predstavovať súbor otázok, ktoré si vyžadujú odpovede na dosiahnutie účinnosti a bezpečnosti jednotlivého biomedicíny alebo farmaceutika. Účelom tohto pokusu je zamerať sa na nový vývoj liečby.
Táto klinická skúška stojí veľa peňazí a času. Uplatnenie strojového učenia v tejto oblasti má výrazný vplyv. Systém založený na ML môže poskytovať monitorovanie a robustné služby v reálnom čase.
Výhodou aplikácie techniky strojového učenia v klinickom skúšaní a výskume je, že ju možno monitorovať na diaľku. Strojové učenie tiež poskytuje pacientom bezpečné klinické prostredie. Používanie strojového učenia pod dohľadom v zdravotníctve môže zvýšiť účinnosť klinického skúšania.
Končiace myšlienky
V dnešnej dobe je strojové učenie neoddeliteľnou súčasťou nášho každodenného života. Táto technika sa používa v rôznych doménach, ako je predpovedanie počasia, marketingové aplikácie, predpovede predaja a mnoho ďalších. Strojové učenie v zdravotníctve však stále nie je také rozsiahle ako iné aplikácie strojového učenia, pretože má lekársku zložitosť a nedostatok údajov. Pevne veríme, že tento článok pomôže obohatiť vaše schopnosti strojového učenia.
Ak máte akýkoľvek návrh alebo dopyt, zanechajte prosím komentár. Tento článok môžete tiež zdieľať so svojimi priateľmi a rodinou prostredníctvom služieb Facebook, Twitter a LinkedIn.
