機器學習如何徹底改變醫(yī)療保健行業(yè)？

　　其中，醫(yī)療保健行業(yè)一直是一個強大的贊助者，并張開雙臂采用了新技術。它正在通過實施人工智能和機器學習而受益和轉(zhuǎn)變。該行業(yè)已經(jīng)將大數(shù)據(jù)工具應用于高級數(shù)據(jù)分析，現(xiàn)在機器學習已做好一切準備，以幫助他們在初始患者護理和公共醫(yī)療系統(tǒng)中改進自動化流程和更好的決策。

　　在醫(yī)療行業(yè)解決方案中應用ML還有助于更準確地快速檢測疾病、患者護理和個性化治療。醫(yī)療保健行業(yè)的機器學習現(xiàn)在是一個日益增長的研究領域，因為專業(yè)人員和醫(yī)療系統(tǒng)越來越容易獲得有助于治療的患者數(shù)據(jù)。根據(jù)GrandViewResearch的數(shù)據(jù)，2022年全球人工智能和ML市場的價值為154億美元，預計2023年至2030年的復合年增長率將達到37.5%。

　　下面的文章將幫助您了解機器學習在醫(yī)療保健系統(tǒng)中的作用和優(yōu)勢，以及如何在可靠的醫(yī)療保健應用程序開發(fā)公司的幫助下利用該技術。我們開始吧-

　　機器學習在醫(yī)療保健行業(yè)中的作用

　　機器學習可以被認為是一種特定類型的人工智能，它使系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中獲取幫助并分析模式，而無需太多人工參與。ML用于IT解決方案，幫助企業(yè)實現(xiàn)流程自動化和簡化、個性化醫(yī)療保健等。機器學習可用于對系統(tǒng)或計算機進行編程以進行預測和連接，同時從大規(guī)模數(shù)據(jù)中找到有時可能會被忽略的重要見解。醫(yī)療保健機構。

　　醫(yī)療保健IT專業(yè)人員正在增強這項技術以獲取患者結果，并生成以前無法獲得的重要醫(yī)療見解。特別是，機器學習是人工智能最令人興奮的領域，有很多公司在利用機器學習的同時獲得醫(yī)療保健應用程序開發(fā)服務。技術可以檢測和治療復雜的疾病，并克服醫(yī)療保健行業(yè)中出現(xiàn)的挑戰(zhàn)，例如缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)、患者安全、數(shù)據(jù)隱私問題等等。

　　機器學習在醫(yī)療保健系統(tǒng)中的好處

　　在醫(yī)療保健應用程序開發(fā)人員的幫助下將機器學習技術集成到IT解決方案中將以多種可能的方式使該行業(yè)受益。該技術被合并以處理大數(shù)據(jù)集、改進數(shù)據(jù)集、診斷和治療、降低成本等。為了確保您獲得所有這些好處，您需要聘請經(jīng)驗豐富的iOS和Android應用程序開發(fā)公司來開發(fā)成功的醫(yī)療保健應用程序。

　　讓我們看看您可以利用的更多好處–

　　更好的耐心體驗

　　改進決策

　　增強創(chuàng)新

　　自動化流程

　　降低成本

　　風險更低

　　1.更好的耐心體驗

　　醫(yī)療保健行業(yè)中的機器學習應用程序配備了虛擬助手和聊天機器人，通過管理和簡化整體醫(yī)療保健服務的方法來改善患者的體驗。

　　2.改進決策

　　醫(yī)療保健IT解決方案有利于大型數(shù)據(jù)集的模式檢測。機器學習幫助專業(yè)人員實現(xiàn)分析現(xiàn)代化并改進決策流程。

　　3.加強創(chuàng)新

　　醫(yī)療保健公司和制藥公司開發(fā)ML集成醫(yī)療保健應用程序的主要動機是尋求一種解決方案，以縮短上市時間，同時異?？焖俚貦z測疾病并節(jié)省成本。

　　4.自動化流程

　　機器學習解決方案可以幫助簡化EHR流程、虛擬護理等。該技術還有助于自動化各種重復性和例行任務。

　　5.降低成本

　　機器學習算法用于提高醫(yī)療保健領域的生產(chǎn)力并管理患者記錄，從而實現(xiàn)成本節(jié)約和高級資源管理。

　　6.風險較小

　　機器學習技術可以進行預測分析，以便及早識別重大疾病，降低機器人輔助手術時的風險并分析高風險患者。

　　機器學習的熱門用例

　　從處理患者記錄到提高醫(yī)院效率再到精確的疾病診斷，機器學習技術已經(jīng)證明了自己的能力。但這項技術的潛力遠不止于此，因此人們的期望很高，只有在領先的軟件開發(fā)公司的幫助下才能實現(xiàn)。

　　以下是醫(yī)療保健行業(yè)中機器學習的一些重要用例-

　　1.疾病的識別與診斷

　　醫(yī)療保健IT解決方案與ML相結合有助于盡快檢測或診斷需要治愈的疾病。它為患者提供了一種安全的生活方式。已經(jīng)開發(fā)了不同的圖像診斷工具，這些工具被認為是人工智能驅(qū)動的診斷程序的一部分。機器學習結合了監(jiān)督和無監(jiān)督的技術，通過提供疾病的早期識別來幫助衛(wèi)生專業(yè)人員。

　　2.機器人輔助手術

　　手術和手術過程需要豐富的專業(yè)知識和精確性，以及處理各種情況的適應性和長期不懈的方法。盡管經(jīng)驗豐富且訓練有素的外科醫(yī)生擁有所有這些，但機器學習還提供機器人協(xié)助來完成這些任務。機器學習驅(qū)動的手術機器人可以執(zhí)行復雜的外科手術，但會帶來副作用、失血過多或疼痛加劇。

　　3.改善治療程序

　　機器學習通過加速患者貢獻來改善治療程序，從而帶來更好的健康結果。深度學習模型的使用有助于分析相關數(shù)據(jù)，從而指導藥物發(fā)現(xiàn)和生產(chǎn)用于治療疾病的新藥。這些類型的醫(yī)療保健機器學習可以幫助改善整個治療和患者護理以及醫(yī)療流程的安全性和效率。

　　4.管理在線預約安排

　　支持ML的醫(yī)療保健IT解決方案支持管理計費、預約記錄并重新安排它們、向患者提供咨詢、設置提醒等等。這一切都是在識別臨床醫(yī)生日歷并給出預約率的幫助下完成的。醫(yī)學成像和疾病診斷等優(yōu)勢是機器學習在醫(yī)療保健系統(tǒng)中帶來的額外進步。

　　5.識別患者數(shù)據(jù)

　　機器學習檢查患者數(shù)據(jù)并幫助識別難以檢測的疾病。在這種先進技術的幫助下，醫(yī)學成像變得異常簡單，因為所涉及的算法可以處理過多的病理學和放射學數(shù)據(jù)，同時使它們能夠快速處理。

　　應用機器學習的道德規(guī)范

　　人工智能和機器學習在醫(yī)療保健實踐中的整合引起了一些倫理方面的考慮。以下是醫(yī)療保健專業(yè)人士和專家需要牢記的與醫(yī)療保健行業(yè)相關的一些值得注意的問題：

　　1.數(shù)據(jù)安全與隱私

　　遵循HIPAA和其他類似的隱私法規(guī)可確?；颊叩臄?shù)據(jù)安全，因為他們有權將數(shù)據(jù)保密。醫(yī)療數(shù)據(jù)的濫用或泄露可能會導致許多患者發(fā)生事件。防止數(shù)據(jù)泄露的唯一解決方案是對患者的身份進行匿名化，包括特定的數(shù)據(jù)安全方法。

　　2.算法偏差

　　人工智能系統(tǒng)的效率和可靠性取決于如何根據(jù)數(shù)據(jù)解釋進行訓練，然后準確地執(zhí)行所有任務。因此，從任何公司獲取定制軟件開發(fā)服務時，請務必討論它們解決了所有風險并減少了每個點的偏差。但他們應該考慮一個事實，即它不會對醫(yī)療保健解決方案的影響產(chǎn)生負面影響。

　　3.自主權問題

　　機器學習可用于監(jiān)測患有某些疾病或心理問題的老年人，并為他們的健康做出決策。它包括健康習慣、正確的冥想和所需的專家等問題。但這種行為肯定會影響他們的自主權并限制他們的選擇。

　　機器學習的未來

　　為了讓它持續(xù)數(shù)十年，機器學習技術希望能夠提供具有前瞻性和預測性的醫(yī)療保健解決方案。但這不會是一個輕松的旅程，相反，這將是一個漫長而復雜的過程，需要包括IT公司、政府和醫(yī)療保健專業(yè)人員在內(nèi)的多個利益相關者同步工作。市場增長的一些主要驅(qū)動力包括對個性化醫(yī)療的需求增加、患者健康數(shù)據(jù)集的增加、減少護理費用的要求增加等等。機器學習技術已經(jīng)對醫(yī)療保健行業(yè)產(chǎn)生了積極影響，并且在改善醫(yī)療保健和結果方面有著光明的前景。

來源：千家網(wǎng)