医疗保健行业一直受益于技术进步及其产品。 从起搏器和 X 射线到电子 CPR 等等，由于技术的作用，医疗保健已经能够极大地为社会及其发展增加价值。 在这个进步阶段推动进化的是人工智能 (AI) 及其相关技术，如机器学习、深度学习、 NLP等等。
人工智能和机器学习概念正在以超乎想象的更多方式帮助医生和外科医生无缝挽救宝贵的生命，甚至在疾病出现之前就发现疾病和疑虑，更好地管理患者，更有效地参与他们的康复过程等等。 通过人工智能驱动的解决方案和机器学习模型，世界各地的组织能够更好地为人们提供医疗保健。
但这两项技术究竟如何为医院和医疗保健提供者赋能？ 使它们不可避免的用例在现实世界中的有形应用有哪些？ 好吧，让我们来了解一下。
机器学习在医疗保健中的作用
对于初学者来说，机器学习是人工智能的一个子集，它允许机器自主学习概念、处理数据并提供所需的结果。 通过无监督、监督学习等不同的学习技术，机器学习模型学习通过条件和条款处理数据并得出结果。 这使它们成为生成规定性和预测性见解的理想选择。
这些见解极大地帮助了医疗保健服务的组织和管理方面，例如患者和床位管理、远程监控、预约管理、值班名单创建等。 每天，医疗保健专业人员将 25% 的时间花在冗余任务上，例如记录管理和更新以及索赔处理，这使他们无法按要求提供医疗保健服务。
机器学习模型的实施可以带来自动化，并在最不需要的地方消除人工干预。 此外，机器学习还通过向患者发送有关药物、预约、报告收集等方面的及时警报和通知，帮助优化患者参与度和康复。
除了这些管理上的好处，机器学习还有其他实际好处 医疗保健. 让我们来探索一下它们是什么。
机器学习的实际应用
疾病检测和高效诊断
机器学习在医疗保健中的主要用例之一在于疾病的早期检测和有效诊断。 在早期阶段很难发现遗传和遗传疾病以及某些类型的癌症等问题，但通过训练有素的机器学习解决方案，它们可以被精确检测到。
这些模型经过多年的计算机视觉和其他数据集训练。 他们接受过训练，可以发现人体或器官中最轻微的异常，以触发通知以进行进一步分析。 这个用例的一个很好的例子是 IBM Watson Genomic，它的基因组驱动的测序模型由认知计算提供支持，可以更快、更有效地诊断问题。
健康档案的有效管理
尽管取得了进步，但电子健康记录的维护仍然是医疗保健领域的一个令人担忧的问题。 虽然与我们之前集体使用的相比，它确实变得容易得多，但健康数据仍然无处不在。
这非常具有讽刺意味，因为健康记录需要集中和简化（我们也不要忘记互操作）。 但是，记录中遗漏的许多关键细节要么被锁定，要么是错误的。 然而，机器学习的影响正在改变这一切，因为 MathWorks 和谷歌的项目正在帮助通过手写检测技术自动更新甚至离线记录。 这可确保跨行业的医疗保健专业人员能够及时访问患者数据以完成工作。
糖尿病检测
像糖尿病这样的疾病的问题在于，很多人长期患有糖尿病而没有出现任何症状。 所以，当他们第一次真正体验到糖尿病的症状和影响时，已经很晚了。 但是，可以通过机器学习模型来防止此类情况。
基于朴素贝叶斯、KNN、决策树等算法的系统可用于处理健康数据，并通过来自个人年龄、生活方式选择、饮食、体重和其他关键细节的详细信息来预测糖尿病的发作。 相同的算法也可用于准确检测肝脏疾病。
行为修改
医疗保健不仅仅是治疗疾病。 这是关于整体福祉。 通常，作为人类，我们会更多地了解我们自己以及我们的身体姿势、姿势和整体行为所经历的事情。 机器学习驱动的模型现在可以帮助我们识别此类潜意识和非自愿行为，并做出必要的生活方式改变。 这可能就像可穿戴设备建议您在长时间闲置后移动您的身体或要求您纠正身体姿势的应用程序一样简单。
发现新药和药物
许多主要的健康疾病仍然无法治愈。 虽然一方面存在直接威胁生命的问题，如癌症和艾滋病，但也有慢性疾病可能会吞噬个人一生，如自身免疫性疾病和神经系统疾病。
机器学习极大地帮助组织和药品制造商更快、更有效地开发出治疗主要疾病的药物。 通过模拟临床试验、测序和模式检测，公司现在能够快速跟踪他们的实验和观察过程。 在机器学习的帮助下，许多非常规疗法和补救措施也正在与主流医学并行开发。
总结
机器学习正在显着减少我们人类达到下一进化阶段所需的时间。 我们现在以比我们到达这里更快的速度前进。 随着更多的用例、实验和应用，我们可以讨论癌症是如何治愈的，或者在未来几年如何通过一个简单的智能手机应用程序避免毁灭性的大流行。 AI in 健康防护 正在彻底改变医疗行业。
