機械学習が命を救うテクノロジーになる

最近の人工知能のブレークスルーは、世界を急速に変えています。自動運転車から画像認識、チャットボットまで、人工知能とそのアプローチはあらゆる業界を可能な限り変革してきました。これらのスマート テクノロジーの有効性と効率性に関して言えば、一般性を印象づけることに失敗したことがないのも不思議ではありません。

予測定理に基づく機械学習は、おそらく今日のすべての業界に利益をもたらしています。あまり知られていないかもしれませんが、機械学習は、医用画像、MRI、病理学、個別化された治療の特定、医薬品の修正、放射線学、および電子健康記録の維持において、いくつかの重要な貢献をしています。

報告によると、医療診断エラーは死亡の約 10% に寄与しています。これは、消費者が購入したり、感染症、状態、病気を検出するために実験室で使用されたりする IVD (In Vitro Medical Diagnostics) に該当します。これらの診断エラーは人的エラーではないかもしれませんが、医療情報技術の統合における非効率性、医療業務システムの欠如が不適切な診断、研究開発 (R&D) 間のコミュニケーション障壁につながります。医師と診療所;忍耐;介護者;など

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最先端の機械学習アプリケーション

ヘルスケアの分野では、機械学習は、NLP (自然言語処理)、顔認識、深層学習、コンピューター支援診断を使用してより良いケアをサポートする革新的なツールを手に入れる絶好の機会です。

以下にリストされているのは、意思決定の改善、研究/臨床試験の効率の向上、および質の高い医療を促進する AI 機械学習診断アプリケーションの一部です。

• 強化された診断 –

病気の特定と診断は、医学における機械学習の最前線です。 ML は、特に脳に基づく疾患と最も恐ろしい癌の治療に取り組んでいます。いくつかの報告によると、がんを治療するための 800 を超える医薬品とワクチンがすでに試験段階にあります。また、予測分析を使用して脳疾患の診断と治療を支援することは、非常に需要があります。

• 腫瘍学 –

ディープラーニングにより、がんの早期発見への扉が開かれました。世界の死因の第 2 位と考えられているためです。幸いなことに、深層学習ソフトウェアは、専門家と比較して正確に診断する能力を初期段階で示しているため、タイムリーなアクションを実行できます.

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• パーソナライズされた効果的な治療 –

これは最もホットな研究分野であり、患者のデータが予測分析と組み合わされて、患者に個別化された投薬と効果的な治療を提供するのに役立ちます。医師が支配する領域は、より限定された一連の診断の助けを借りています。治療決定の変更を推進し、治療オプションの選択を最適化するため。近い将来、モバイルアプリ、無制限の健康測定機能を備えたバイオセンサー、健康問題を詳細に監視するバイオセンサーの使用が増加する可能性があります.これにより、医療費が削減され、患者が処方箋を厳守し、個人の健康も自動的に最適化されることが期待されます。

• チャットボット –

AI ベースのチャットボットは、音声認識機能を通じて、患者の症状のパターンを識別できます。次に、データベースに保存されている症例の症状を比較できると報告されています。フィードバックでは、ユーザーの問題を分析し、適切な提案と行動方針を提供します。チャットボットが患者の病歴、症状、状況などについて尋ねる患者の回答に基づいて、さらに診断とともに、チャットボットはウェアラブル デバイスを使用して患者のデータと統合し、コレステロール値や心拍数などを監視します。

• MRI における脳画像データの品質の向上 –

脳のイメージングまたはニューロイメージングは​​、脳の障害を評価し、適切な機能を確保するために実施されます。脳のイメージングは​​、脳疾患の診断に役立ち、人間の脳に関する研究の改善にも役立ちます。これらは脳イメージングの多くの優れた利点の一部にすぎませんが、MRI (磁気共鳴イメージング) はその過程で大きな問題に直面します。 MRIスキャン中に患者が頭を動かすと、データの品質が低下し、脳の分析が妨げられ、誤った診断が行われます。 FIRMM などの ML 支援とソフトウェアを使用して、脳関連データをリアルタイムで監視し、データ品質に関する指標を提供します。 Linux OS で開発され、主に Ubuntu および CentOS プラットフォームでのみ動作します。

• ロボット手術 –

手術用ロボットに関して言えば、ダ・ヴィンチのロボットがゲームを席巻しました。これにより、外科医はロボットの手足を巧みに操り、狭いスペースでも震えずに細部にまでこだわった手術を行うことができます。すべてのロボット手術に ML が組み込まれているわけではありませんが、ロボットの手足から手術を受けた身体までの距離を特定するのに役立ちます。また、人間のコントローラーから指示を受けるとき、ロボットの手足の絶え間ない動きと動きを監視します。

• 珍しい病気–

いくつかの希少疾患を治療するために、機械学習には臨床診断に役立つ顔認識ソフトウェアが組み込まれています。これらの顔認識ソフトウェアまたは深層学習ソフトウェアを通じて、患者の写真が分析され、顔分析が背後で機能します。そしてディープ ラーニングは、希少な遺伝性疾患と相関する表現型を検出する立場にあります。

これらの先駆的なアプリケーションのいくつかを調査してきましたが、イノベーションのリストには終わりがありません。 AI 機械学習に基づく現在のダイナミズムの簡潔なグループを提供することを意図していました。

まとめ

ヘルスケアへの事後対応型アプローチは、今日、予測型アプローチへと形作られています。これらのスマート テクノロジーにより、利用可能な仮想の機会は無限にあると考えています。全国の多くの医療機関で数多くの革新が行われているため、機械学習は医療システムを強化する救世主のように見えます.