Вот что вы, вероятно, уже знаете. Машинное обучение охватит практически каждый аспект человеческой жизни.
От развлечений до спорта: искусственный интеллект и машинное обучение на подъеме, и не похоже, что этот рост остановится в ближайшее время.
В большинстве случаев эти события в лучшем случае безобидны. В конце концов, наша жизнь стала настолько комфортной, что немного больше не будет иметь никакого существенного эффекта.
Но если есть отрасль, где это не так, то это сектор здравоохранения.
Сообщается, что к 2024 году объем искусственного интеллекта только на рынке здравоохранения США превысит 10 миллиардов долларов.
Да, просто задумайтесь об этом на секунду. Только одна отрасль промышленности одной страны превысит 10 миллиардов долларов.
Итак, дорогой читатель, как вы видите, машинное обучение в здравоохранении — это довольно большое дело. Как гигантское большое дело. Как гигантское большое дело, которое может повлиять на ход истории человечества.
Вот почему в нашей сегодняшней статье мы рассмотрим такие темы, как:
- Что такое машинное обучение?
- Каковы сильные стороны машинного обучения?
- Каковы основные преимущества машинного обучения в здравоохранении?
Итак, начнем!
Что такое машинное обучение?
Термин «машинное обучение» сейчас везде мелькает. И самое лучшее — это реакция людей. От «Да Список номеров сотовых телефонов Америки это круто, у нас будет всеобщий базовый доход» до «Скайнет скоро захватит власть».
Вот почему сначала лучше понять машинное обучение в целом.
Машинное обучение — это предмет в мире искусственного интеллекта, который позволяет машине изучать новые концепции и выдавать быстрые результаты без необходимости вмешательства человека. Я имею в виду, что это написано в названии, ребята, « Машинное обучение ».
Теперь, как машина учится, это уже другая тема. Машины учатся разными способами, например, контролируемыми, неконтролируемыми, и это лишь некоторые из них.
Каковы сильные стороны машинного обучения?
Главной сильной стороной машинного обучения является его способность перерабатывать огромные объемы данных. Эти данные позволяют нам понять, где именно кроется проблема.
Если вы когда-либо работали в административном подразделении любой отрасли, то вы знаете, что данные — это, безусловно, самый ценный товар, который у вас может быть.
Фактически, специалисты в сфере здравоохранения тратят не менее 25% своего важного времени на черновые задачи, такие как управление записями и их обновление.
А теперь представьте, насколько эффективной может быть реализация машинного обучения.
Это может сократить необходимость человеческого вмешательства и легко оптимизировать такие рутинные задачи.
Хорошо, машинное обучение — это круто, если мы его внедрим, то медицинским работникам не придется тратить время на обработку черновых данных, и они смогут отправиться спасать мир.
Читайте также: Будущее приложений Интернета вещей в здравоохранении в 2021–2022 гг.
Каковы основные преимущества машинного обучения в здравоохранении?
Теперь мы переходим к главному. Возможность перемешивать данные — это важнейшая тема, где бы ни было задействовано машинное обучение. Это не главное преимущество, особенно когда речь идет о здравоохранении.
К этим преимуществам относятся:
1) Выявление хронических заболеваний
Да, я слышу, как ты уходишь.
«Выявление хронических заболеваний? Вы шутите? А как насчет роботов, которые делают операции и прочее!»
Вы не ошибаетесь. Машинное обучение чрезвычайно полезно для роботов Стимулируйте переезд новых жильцов с помощью автоматизации маркетинга которые проводят операции. Но обнаружение хронических заболеваний здесь также имеет решающее значение.
Просто чтобы привести пример, представьте себе кого-то с диабетом или, что еще хуже, раком. Проблема с такими заболеваниями в том, что их очень трудно лечить на ранних стадиях.
Для таких заболеваний, как рак, профилактика на ранней стадии является лучшим лечением.
Теперь представьте себе программное обеспечение/алгоритм, который может перерабатывать огромный кусок данных. Из-за огромных объемов перерабатываемых данных эти алгоритмы могут обнаружить даже небольшое изменение и запустить диагностику.
2) Принятие решений
Это, вероятно, станет последним беспокойством для тех, кто читает эту статью. Но на самом деле, эта точка машинного обучения может оказать наибольшее положительное влияние на сферу медицины/здравоохранения в целом.
Просто подумайте о сценарии.
Есть пациент, который консультируется с врачом. Но из-за логистических проблем (они не в одном городе) они не всегда могут встретиться вместе.
Таким образом, вместо того, чтобы тратить большие суммы денег на встречи друг с другом, пациент взаимодействует с управляемым данными искусственным интеллектом на веб-сайте врача.
Этот ИИ имеет в своей системе годы и годы данных, и пока они общаются, каждый ответ, каждое сообщение есть, чтобы понять массовый свинец что именно происходит с пациентом. Сеанс чата будет иметь самую высокую вероятность прийти к медицинскому диагнозу.
Такой разговор не только сэкономит время всем, но и поможет врачу понять, какой вид лечения больше всего необходим пациенту.
Читайте также: Исследование лучших API-интерфейсов здравоохранения для разработки медицинских приложений
3) Открытие новых методов лечения
Даже в наши дни существует множество болезней, которые невозможно полностью вылечить. Взять хотя бы СПИД и уже упомянутый выше рак.
Но вот в чем дело. Когда вы стимулируете испытание препарата и повторяете его тысячи и тысячи раз, вы начинаете обнаруживать закономерность. А дедукция закономерности — это первый шаг к поиску лекарства.
Именно здесь способность машинного обучения к самостоятельному обучению выступает в качестве умножителя силы и помогает специалистам быстрее найти лекарство.
Заключение:
Я знаю, что эта статья не то, что вы ожидали. Учитывая всю шумиху вокруг искусственного интеллекта в здравоохранении, мы посчитали, что будет лучше, если мы действительно проинформируем вас об истинных преимуществах машинного обучения в здравоохранении.
Спасибо за уделенное время. Если вы хотите прочитать больше наших статей, вы можете ознакомиться с ними здесь.
Желаем вам отличного дня и увидимся в следующий раз.