Phenquestions
Elanikkonna kiire kasvu korral näib olevat keeruline registreerida ja analüüsida tohutut teavet patsientide kohta. Masinõpe annab meile sellise võimaluse nende andmete automaatseks väljaselgitamiseks ja töötlemiseks, mis muudab tervishoiusüsteemi dünaamilisemaks ja jõulisemaks. Masinõpe tervishoius toob kahte tüüpi valdkondi: arvutiteadus ja arstiteadus ühes lõimes. Masinõppe tehnika toob kaasa arstiteaduse arengu ja analüüsib edasiseks analüüsiks ka keerukaid meditsiinilisi andmeid.
Mitmed teadlased töötavad selles valdkonnas uue mõõtme ja funktsioonide toomisel. Hiljuti leiutas Google masinõppe algoritmi vähkkasvajate tuvastamiseks mammogrammidel. Lisaks esitab Stanford nahavähi määramiseks sügava õppimise algoritmi. Igal aastal toimub mitu konverentsi, e.g., Masinõpe tervishoiuteenuste valdkonnas on parema teenuse pakkumiseks arstiteaduses uue automatiseeritud tehnoloogia arendamiseks.
Masinõppe rakendused tervishoius
Masinõppe eesmärk on muuta masin senisest jõukamaks, tõhusamaks ja usaldusväärsemaks. Kuid tervishoiusüsteemis on masinaõppevahend arsti aju ja teadmised.
Sest patsient vajab alati inimese puudutust ja hoolt. Masinõpe ega muu tehnoloogia ei saa seda asendada. Automatiseeritud masin suudab teenust paremini pakkuda. Allpool kirjeldatakse masinaõppe 10 parimat rakendust tervishoius.
1. Südamehaiguste diagnoosimine
Süda on meie keha üks peamisi organeid. Kannatame sageli mitmesuguseid südamehaigusi, nagu koronaararterite haigus, koronaartõbi (CHD) ja nii edasi. Paljud teadlased töötavad südamehaiguste diagnoosimiseks masinõppe algoritmide kallal. See on väga kuum uurimisküsimus kogu maailmas. Automaatne südamehaiguste diagnoosimissüsteem on masinaõppe üks tähelepanuväärsemaid eeliseid tervishoius.
Teadlased töötavad südamehaiguste tuvastamise õppealgoritmina mitmete juhendatavate masinõppealgoritmide abil, nagu tugivektorimasin (SVM) või Naive Bayes.
UCI südamehaiguste andmekogumit saab kasutada koolituse või testimise andmekogumina või mõlemana. Andmete analüüsimiseks saab kasutada WEKA andmekaevanduse tööriista. Teise võimalusena võite südamehaiguste diagnoosimissüsteemi väljatöötamiseks kasutada kunstliku närvivõrgu (ANN) lähenemist.
2. Diabeedi ennustamine
Diabeet on üks levinumaid ja ohtlikumaid haigusi. Samuti on see haigus üks peamisi põhjusi mis tahes muu raske haiguse tekkeks ja surma suunas. See haigus võib kahjustada meie erinevaid kehaosi, nagu neerud, süda ja närvid. Masinõppe lähenemise kasutamise eesmärk on selles valdkonnas diabeedi varases staadiumis avastada ja patsiente päästa.
Klassifitseerimisalgoritmina saab diabeedi ennustussüsteemi arendamiseks kasutada juhuslikku metsa, KNN-i, otsustuspuud või naiivseid Bayese. Neist Naive Bayes edestab täpsuse osas teisi algoritme. Kuna selle jõudlus on suurepärane ja võtab vähem arvutusaega. Diabeedi andmekogumi saate alla laadida siit. See sisaldab 768 andmepunkti, millel on üheksa funktsiooni.
3. Maksahaiguse ennustamine
Maks on meie kehas tähtsuselt teine siseorgan. Sellel on ainevahetuses ülitähtis roll. Võib rünnata mitut maksahaigust, nagu tsirroos, krooniline hepatiit, maksavähk jne.
Viimasel ajal on maksahaiguste ennustamiseks dramaatiliselt kasutatud masinõppeid ja andmete hankimist. Haiguse ennustamine mahukate meditsiiniliste andmete abil on väga keeruline ülesanne. Kuid teadlased püüavad kõigest väest sellistest probleemidest üle saada, kasutades masinõppe mõisteid, nagu liigitamine, klastrid ja palju muud.
India maksahaiguse andmekogumit (ILPD) saab kasutada maksahaiguste ennustussüsteemi jaoks. See andmekogum sisaldab kümmet muutujat. Või võib kasutada ka maksahäirete andmekogumit. Klassifikaatorina saab kasutada tugivektorimasinat (SVM). Maksahaiguste ennustussüsteemi arendamiseks võite kasutada MATLAB-i.
4. Robotkirurgia
Robotkirurgia on üks masinaõppe võrdlusaluseid tervishoius. Sellest rakendusest saab peagi paljulubav valdkond. Selle rakenduse saab jagada nelja alamkategooriasse, näiteks automaatne õmblus, kirurgiliste oskuste hindamine, robot-kirurgiliste materjalide täiustamine ja kirurgilise töövoo modelleerimine.
Õmblemine on avatud haava õmblemise protsess. Õmbluse automatiseerimine võib vähendada kirurgilise protseduuri pikkust ja kirurgi väsimust. Näiteks Raveni kirurgiline robot. Teadlased püüavad rakendada masinõppe meetodit, et hinnata kirurgide tulemuslikkust robotiabilise minimaalselt invasiivse kirurgia korral.
San Diegos asuva California ülikooli (UCSD) täiustatud robootika ja juhtimislaborite teadlased üritavad uurida masinõpperakendusi kirurgilise robootika täiustamiseks.
Kuna neurokirurgia korral pole robotid võimelised tõhusalt töötama. Manuaalne kirurgiline töövoog on aeganõudev ja see ei anna automaatset tagasisidet. Masinõppe lähenemist kasutades võib see süsteemi kiirendada.
5. Vähi avastamine ja ennustamine
Praegu kasutatakse kasvajate ulatuslikuks avastamiseks ja klassifitseerimiseks masinõppe lähenemisviise. Samuti mängib vähi avastamisel olulist rolli sügav õppimine. Kuna süvaõpe on kättesaadav ja andmeallikad on saadaval. Uuring näitas, et sügav õppimine vähendab rinnavähi diagnoosimisel vigade protsenti.
Masinõpe on tõestanud oma võimet vähki edukalt avastada. Hiina teadlased uurisid DeepGene'i: vähitüübi klassifikaatorit, kasutades sügavat õppimist ja somaatiliste punktmutatsioonide kasutamist. Sügava õppimise lähenemisviisi kasutades saab vähki tuvastada ka geeniekspressiooni andmetest tunnuste eraldamise teel. Veelgi enam, vähktõve klassifitseerimisel kasutatakse Convolution Neural Network (CNN).
6. Isikupärastatud ravi
Masinõpe isikupäraseks raviks on kuum uurimisprobleem. Selle valdkonna eesmärk on pakkuda paremat teenust, tuginedes individuaalsetele terviseandmetele koos ennustava analüüsiga. Masinaõppe arvutuslikke ja statistilisi vahendeid kasutatakse personaalse ravisüsteemi väljatöötamiseks, mis põhineb patsientide sümptomitel ja geneetilisel infol.
Isikupärastatud ravisüsteemi väljatöötamiseks kasutatakse juhendatud masinõppe algoritmi. See süsteem on välja töötatud patsiendi meditsiinilise teabe põhjal. SkinVisioni rakendus on isikupärastatud ravi näide. Selle rakenduse abil saab oma telefonist oma naha nahavähi suhtes kontrollida. Isikupärastatud ravisüsteem võib vähendada tervishoiukulusid.
7. Narkootikumide avastamine
Masinõppe kasutamine ravimite avastamisel on masinaõppe etalonrakendus meditsiinis. Microsofti projekt Hannover töötab masinõppe tehnoloogiate täpsusmeditsiinis kasutuselevõtmise nimel. Praegu rakendab mitu ettevõtet masinõppe tehnikat ravimite avastamisel. Näiteks BenevolentAI. Nende eesmärk on kasutada tehisintellekti (AI) ravimite avastamisel.
Masinõppe rakendamisel selles valdkonnas on mitmeid eeliseid, näiteks see kiirendab protsessi ja vähendab ebaõnnestumiste määra. Samuti optimeerib masinõpe tootmisprotsessi ja ravimite avastamise kulusid.
8. Nutikas elektrooniline tervisesalvesti
Aruka elektroonilise tervisekaardisüsteemi väljatöötamiseks saab kasutada masinõppe ulatust, näiteks dokumentide klassifikatsiooni ja tähemärkide optilist tuvastamist. Selle rakenduse ülesandeks on välja töötada süsteem, mis saaks patsiendi päringuid e-posti teel sortida või manuaalse salvestussüsteemi muuta automatiseeritud süsteemiks. Selle rakenduse eesmärk on luua turvaline ja hõlpsasti juurdepääsetav süsteem.
Elektrooniliste tervisekaartide kiire kasv on rikastanud patsientide kohta käivate meditsiiniliste andmete salvestust, mida saab kasutada tervishoiu parandamiseks. See vähendab andmevigu, näiteks dubleerib andmeid.
Elektroonilise tervisemaki registreerimissüsteemi väljatöötamiseks võib klassifikaatorina kasutada juhendatud masinõppe algoritme, näiteks tugivektorimasinat (SVM) või rakendada ka tehisnärvivõrku (ANN).
9. Masinõpe radioloogias
Hiljuti on teadlased töötanud masinõppe ja tehisintellekti integreerimise üle radioloogiasse. Aidoc pakub radioloogile tarkvara, et kiirendada avastamisprotsessi, kasutades masinõppe lähenemisviise.
Nende ülesanne on analüüsida meditsiinilist pilti, et pakkuda arusaadavat lahendust kõrvalekallete tuvastamiseks kogu kehas. Valdavalt kasutatakse selles valdkonnas juhendatud masinõppe algoritmi.
Meditsiinilise pildi segmenteerimiseks kasutatakse masinõppe tehnikat. Segmentimine on kujutise struktuuride tuvastamise protsess. Piltide segmenteerimiseks kasutatakse enamasti graafiku lõikamise segmentimise meetodit. Loomuliku keele töötlemist kasutatakse radioloogia tekstiaruannete analüüsimiseks. Seetõttu võib masinõppe rakendamine radioloogias parandada patsienditeenindust.
10. Kliinilised uuringud ja uuringud
Kliiniline uuring võib olla kogum päringuid, mis vajavad vastuseid üksikute biomeditsiiniliste või farmatseutiliste ravimite efektiivsuse ja ohutuse saavutamiseks. Selle uuringu eesmärk on keskenduda ravimeetodite uuele arendamisele.
See kliiniline uuring maksab palju raha ja aega. Masinõppe rakendamine selles valdkonnas omab märkimisväärset mõju. ML-põhine süsteem võib pakkuda reaalajas jälgimist ja tugevat teenust.
Masinõppetehnika rakendamise eelis kliinilistes uuringutes ja uuringutes on see, et seda saab jälgida kaugjuhtimisega. Samuti pakub masinõpe patsientidele ohutut kliinilist keskkonda. Juhendatud masinõppe kasutamine tervishoius võib kliinilise uuringu efektiivsust suurendada.
Lõpumõtted
Tänapäeval on masinõpe meie igapäevaelu lahutamatu osa. Seda tehnikat kasutatakse erinevates valdkondades, nagu ilmaennustamine, turundusrakendused, müügiennustamine ja paljud teised. Masinõpe tervishoius ei ole siiski nii laiaulatuslik kui teised masinõpperakendused, kuna neil on meditsiiniline keerukus ja andmete nappus. Usume kindlalt, et see artikkel aitab rikastada teie masinõppe oskusi.
Kui teil on ettepanekuid või päringuid, jätke kommentaar. Seda artiklit saate jagada ka oma sõprade ja perega Facebooki, Twitteri ja LinkedIni kaudu.
