Phenquestions
Met de snelle groei van de bevolking lijkt het een uitdaging om de enorme hoeveelheid informatie over patiënten vast te leggen en te analyseren. Machine learning biedt ons een manier om deze gegevens automatisch te achterhalen en te verwerken, waardoor het zorgsysteem dynamischer en robuuster wordt. Machine learning in de zorg brengt twee soorten domeinen: informatica en medische wetenschap in één draad. Machine learning-techniek zorgt voor een vooruitgang in de medische wetenschap en analyseert ook complexe medische gegevens voor verdere analyse.
Verschillende onderzoekers werken in dit domein om nieuwe dimensies en functies te brengen. Onlangs heeft Google een machine learning-algoritme uitgevonden om kankertumoren op mammogrammen te detecteren. Bovendien presenteert Stanford een deep learning-algoritme om huidkanker te bepalen. Elk jaar zijn er verschillende conferenties, e.g., Machine Learning for Healthcare, wordt gehouden om nieuwe geautomatiseerde technologie in de medische wetenschap na te streven om betere service te bieden.
Toepassingen van machinaal leren in de gezondheidszorg
Het doel van machine learning is om de machine welvarender, efficiënter en betrouwbaarder te maken dan voorheen. In een gezondheidszorgsysteem is het hulpmiddel voor machine learning echter het brein en de kennis van de arts.
Omdat een patiënt altijd een menselijke aanraking en zorg nodig heeft. Noch machine learning, noch enige andere technologie kan dit vervangen. Een geautomatiseerde machine kan de service op een betere manier bieden. Hieronder worden de top 10 toepassingen van machine learning in de zorg beschreven.
1. Diagnose van hartaandoeningen
Het hart is een van de belangrijkste organen van ons lichaam. We lijden vaak aan verschillende hartaandoeningen, zoals coronaire hartziekte (CAD), coronaire hartziekte (CHD), enzovoort. Veel onderzoekers werken aan machine learning-algoritmen voor de diagnose van hartziekten. Het is een zeer actueel onderzoeksprobleem over de hele wereld. Een geautomatiseerd diagnosesysteem voor hartziekten is een van de meest opmerkelijke voordelen van machine learning in de gezondheidszorg.
Onderzoekers werken aan verschillende algoritmen voor machinaal leren onder toezicht, zoals Support Vector Machine (SVM) of Naive Bayes om te gebruiken als leeralgoritme voor de detectie van hartziekten.
De Hartziekte-dataset van UCI kan worden gebruikt als een trainings- of testdataset of beide. De WEKA-tool voor datamining kan worden gebruikt voor data-analyse. Als alternatief kunt u, als u wilt, een kunstmatige neurale netwerkbenadering (ANN) gebruiken om het diagnosesysteem voor hartziekten te ontwikkelen.
2. Diabetes voorspellen
Diabetes is een van de meest voorkomende en gevaarlijke ziekten. Deze ziekte is ook een van de belangrijkste oorzaken van andere ernstige ziekten en leidt tot de dood. Deze ziekte kan onze verschillende lichaamsdelen zoals nieren, hart en zenuwen beschadigen. Het doel van het gebruik van een machine learning-aanpak op dit gebied is om diabetes in een vroeg stadium te detecteren en patiënten te redden save.
Als classificatie-algoritme kan Random forest, KNN, Decision Tree of Naive Bayes worden gebruikt om het diabetesvoorspellingssysteem te ontwikkelen. Hiervan presteert Naive Bayes beter dan de andere algoritmen in termen van nauwkeurigheid. Omdat de prestaties uitstekend zijn en minder rekentijd kosten. U kunt de diabetesdataset hier downloaden. Het bevat 768 datapunten met elk negen functies.
3. Voorspelling van leverziekte
De lever is het op één na belangrijkste interne orgaan in ons lichaam. Het speelt een vitale rol in de stofwisseling. Men kan verschillende leverziekten aanvallen, zoals cirrose, chronische hepatitis, leverkanker, enzovoort.
Onlangs zijn concepten voor machinaal leren en datamining op dramatische wijze gebruikt om leverziekte te voorspellen. Het is een zeer uitdagende taak om ziekte te voorspellen met behulp van omvangrijke medische gegevens. Onderzoekers doen echter hun best om dergelijke problemen op te lossen met behulp van machine learning-concepten zoals classificatie, clustering en nog veel meer.
Indian Liver Patient Dataset (ILPD) kan worden gebruikt voor een voorspellingssysteem voor leveraandoeningen. Deze dataset bevat tien variabelen. Of, leveraandoeningen Dataset kan ook worden gebruikt. Als classificatie kan Support Vector Machine (SVM) worden gebruikt. U kunt MATLAB gebruiken om het voorspellingssysteem voor leverziekten te ontwikkelen.
4. Robotchirurgie
Robotchirurgie is een van de toonaangevende machine learning-toepassingen in de gezondheidszorg. Deze applicatie wordt binnenkort een veelbelovend gebied. Deze applicatie kan worden onderverdeeld in vier subcategorieën, zoals automatisch hechten, evaluatie van chirurgische vaardigheden, verbetering van robotchirurgische materialen en chirurgische workflowmodellering.
Hechten is het proces van het dichtnaaien van een open wond. Automatisering van hechten kan de lengte van de chirurgische procedure en de vermoeidheid van de chirurg verminderen. Als voorbeeld, The Raven Surgical Robot. Onderzoekers proberen een machine learning-benadering toe te passen om de prestaties van chirurgen te evalueren bij minimaal invasieve chirurgie met robotondersteuning.
De Advanced Robotics and Controls Lab-onderzoekers van de University of California, San Diego (UCSD) proberen machine learning-toepassingen te verkennen om chirurgische robotica te verbeteren.
Omdat robots in het geval van neurochirurgie niet effectief kunnen werken. De handmatige chirurgische workflow is tijdrovend en kan geen automatische feedback geven. Met behulp van een machine learning-benadering kan het het systeem versnellen.
5. Kankerdetectie en -voorspelling
Op dit moment worden machine learning-benaderingen gebruikt om tumoren uitgebreid te detecteren en te classificeren. Ook speelt deep learning een belangrijke rol bij het opsporen van kanker. Omdat deep learning toegankelijk is en gegevensbronnen beschikbaar zijn. Een onderzoek toonde aan dat deep learning het foutenpercentage voor de diagnose van borstkanker vermindert.
Machine learning heeft zijn mogelijkheden bewezen om kanker met succes op te sporen. Chinese onderzoekers verkenden DeepGene: een classificatie van het kankertype met behulp van deep learning en somatische puntmutaties. Met behulp van een diepgaande leerbenadering kan kanker ook worden opgespoord door kenmerken te extraheren uit genexpressiegegevens. Bovendien wordt het Convolution Neural Network (CNN) toegepast bij de classificatie van kanker.
6. Gepersonaliseerde behandeling
Machine learning voor gepersonaliseerde behandeling is een hot onderzoeksvraagstuk. Het doel van dit gebied is om betere service te bieden op basis van individuele gezondheidsgegevens met voorspellende analyse. Computergestuurde en statistische hulpmiddelen voor machinaal leren worden gebruikt om een gepersonaliseerd behandelingssysteem te ontwikkelen op basis van de symptomen van de patiënt en genetische informatie.
Om het gepersonaliseerde behandelingssysteem te ontwikkelen, wordt een gecontroleerd machine learning-algoritme gebruikt. Dit systeem is ontwikkeld op basis van medische patiëntgegevens. De SkinVision-app is het voorbeeld van een gepersonaliseerde behandeling. Door deze app te gebruiken, kan men zijn/haar huid controleren op huidkanker op zijn/haar telefoon. Het gepersonaliseerde behandelingssysteem kan de kosten van de gezondheidszorg verlagen.
7. Drugs ontdekken
Het gebruik van machine learning bij het ontdekken van medicijnen is een benchmarktoepassing van machine learning in de geneeskunde. Microsoft Project Hanover werkt eraan om machine learning-technologieën in de precisiegeneeskunde te brengen. Op dit moment passen verschillende bedrijven machine learning-technieken toe bij het ontdekken van geneesmiddelen. Als een voorbeeld, BenevolentAI. Hun doel is om kunstmatige intelligentie (AI) te gebruiken bij het ontdekken van geneesmiddelen.
Er zijn verschillende voordelen van het toepassen van machine learning op dit gebied, zoals het versnellen van het proces en het verminderen van het aantal fouten. Machine learning optimaliseert ook het productieproces en de kosten van medicijnontdekking drug.
8. Slimme elektronische gezondheidsrecorder
De reikwijdte van machine learning, zoals documentclassificatie en optische tekenherkenning, kan worden gebruikt om een slim elektronisch patiëntendossiersysteem te ontwikkelen. De taak van deze applicatie is om een systeem te ontwikkelen dat vragen van patiënten via e-mail kan sorteren of een handmatig registratiesysteem kan transformeren in een geautomatiseerd systeem. Dit doel van deze applicatie is om een veilig en gemakkelijk toegankelijk systeem te bouwen.
De snelle groei van elektronische medische dossiers heeft de opslag van medische gegevens over patiënten verrijkt, die kunnen worden gebruikt voor het verbeteren van de gezondheidszorg. Het vermindert gegevensfouten, bijvoorbeeld dubbele gegevens.
Om het elektronische gezondheidsrecordersysteem te ontwikkelen, kan een gesuperviseerd machine learning-algoritme zoals Support Vector Machine (SVM) worden gebruikt als classificator of kan ook een kunstmatig neuraal netwerk (ANN) worden toegepast.
9. Machinaal leren in de radiologie
Onlangs hebben onderzoekers gewerkt aan de integratie van machine learning en kunstmatige intelligentie in de radiologie. Aidoc levert software voor de radioloog om het detectieproces te versnellen met behulp van machine learning-benaderingen.
Hun taak is om het medische beeld te analyseren om de begrijpelijke oplossing te bieden voor het detecteren van afwijkingen in het hele lichaam. Het Supervised machine learning-algoritme wordt meestal op dit gebied gebruikt.
Voor medische beeldsegmentatie wordt machine learning-techniek gebruikt. Segmentatie is het proces van het identificeren van structuren in een afbeelding. Voor beeldsegmentatie wordt meestal de methode voor het uitsnijden van grafieken gebruikt. Natural Language Processing wordt gebruikt voor analyse voor radiologische tekstrapporten. Daarom kan het toepassen van machine learning in de radiologie de dienstverlening aan patiëntenzorg verbeteren.
10. Klinische proef en onderzoek
De klinische proef kan een reeks vragen zijn die antwoorden vereisen om de efficiëntie en veiligheid van een individuele biomedische of farmaceutische te verkrijgen. Het doel van deze studie is om te focussen op de nieuwe ontwikkeling van behandelingen.
Deze klinische proef kost veel geld en tijd. Het toepassen van machine learning op dit gebied heeft een grote impact. Een op ML gebaseerd systeem kan realtime monitoring en robuuste service bieden.
Het voordeel van het toepassen van machine learning-techniek in klinische proeven en onderzoek is dat het op afstand kan worden gecontroleerd. Machine learning biedt ook een veilige klinische omgeving voor patiënten. Het gebruik van gesuperviseerde machine learning in de gezondheidszorg kan de efficiëntie van de klinische proef verbeteren.
Gedachten beëindigen
Tegenwoordig is machine learning een essentieel onderdeel van ons dagelijks leven. Deze techniek wordt gebruikt in verschillende domeinen, zoals weersvoorspellingen, marketingtoepassingen, verkoopvoorspellingen en nog veel meer. Machine learning in de gezondheidszorg is echter nog steeds niet zo uitgebreid als andere machine learning-toepassingen vanwege de medische complexiteit en schaarste aan gegevens. We zijn er vast van overtuigd dat dit artikel helpt om uw machine learning-vaardigheden te verrijken.
Als je een suggestie of vraag hebt, laat dan een reactie achter. Je kunt dit artikel ook delen met je vrienden en familie via Facebook, Twitter en LinkedIn.
