Fallstudie zu ML-Anwendungsfällen im Gesundheitswesen
Eines Tages, als er wegen seiner Ellenbogenprobleme im Krankenhaus behandelt wurde, bat mein Vater mich, ihn zu begleiten. Ich bemühte mich, ihn zu ignorieren, da ich mit einer langen Wartezeit rechnete, während wir im Krankenhaus in der Schlange standen, um Dr. zu treffen, aber ich warfare gezwungen, mit ihm zu gehen. Als ich nach Übermittlung der erforderlichen Informationen an der Rezeption nach einem Registrierungsschein fragen wollte, schickte mir das Krankenhaus eine SMS, um meine Registrierung zu bestätigen und die Token-Nummer anzugeben.
Mein Vater kramte in seinem Koffer, während wir darauf warteten, dass wir an die Reihe kamen, und als ich fragte, was er suche, sagte er, er suche nach einem Testbericht und denke viel nach. Auf der Suche nach Berichten hörten wir den Ruf unserer Token-Nummer. Zuerst dachte ich, der ganze Tag sei eine Verschwendung gewesen, aber wir gingen zum Arzt, weil wir jetzt an der Reihe waren. Er fragte wie üblich nach der Registrierungsnummer und sagte nach einem Blick auf den Laptop computer, dass unsere Berichte in Ordnung zu sein schienen. Er füllte ein Rezept aus und forderte uns auf, es an der Rezeption abzuholen. Ich warfare beeindruckt und erstaunt über die Nutzung von Netzwerken und Computern im Krankenhaus.
Wir waren neugierig, wie wir die riesigen Datenmengen des Krankenhauses nutzen könnten, da wir Datenwissenschaftsbegeisterte sind. Ich begann zu erforschen, wie maschinelles Lernen die Effektivität der Gesundheitsbranche verbessert, und warfare von den Ergebnissen verblüfft.
Maschinelles Lernen kann im Gesundheitswesen eingesetzt werden, um eine Vielzahl von Problemen anzugehen und die Patientenversorgung zu verbessern. Stellen wir uns vor, wir möchten ein maschinelles Lernmodell entwickeln, um die Wahrscheinlichkeit eines Patienten, an einer Herzerkrankung zu erkranken, vorherzusagen.
Zunächst stellen wir einen umfangreichen Datensatz mit Patientendaten zusammen, einschließlich Alter, Geschlecht, Blutdruck, Cholesterinspiegel und medizinischem Hintergrund. Wir können das Modell des maschinellen Lernens trainieren, um Tendencies zu erkennen und anhand dieser Daten Vorhersagen zu treffen.
Anschließend werden die Daten bereinigt und vorverarbeitet, um Fehler und fehlende Werte zu entfernen. Darüber hinaus haben wir den Datensatz in zwei Abschnitte unterteilt: einen zum Trainieren des Modells und einen zur Bewertung seiner Korrektheit.
Wir wählen einen geeigneten Algorithmus für maschinelles Lernen aus, beispielsweise eine logistische Regression oder einen Entscheidungsbaum, und speisen die Trainingsdaten in das Modell ein. Das Modell lernt aus diesen Daten und versucht, Muster und Beziehungen zwischen den Merkmalen des Patienten und dem Vorliegen einer Herzerkrankung zu finden.
Nach dem Coaching des Modells bewerten wir seine Leistung anhand der Testdaten. Wir überprüfen Metriken wie die Genauigkeit, die uns sagt, wie intestine das Modell das Vorliegen oder Fehlen einer Herzerkrankung vorhersagt.
Wenn das Modell intestine funktioniert, können wir es in einer realen Gesundheitsumgebung einsetzen. Ärzte und medizinisches Fachpersonal können damit anhand ihrer Informationen das Risiko eines Patienten für eine Herzerkrankung einschätzen. Dies kann ihnen helfen, fundiertere Entscheidungen über Behandlungs- und Präventionsstrategien zu treffen.
Während des gesamten Prozesses ist es wichtig, ethische Überlegungen zu berücksichtigen, z. B. die Gewährleistung von Equity und die Vermeidung von Verzerrungen bei den Vorhersagen des Modells. Regelmäßige Überwachung und Suggestions von medizinischem Fachpersonal tragen außerdem dazu bei, die Genauigkeit und Wirksamkeit des Modells im Laufe der Zeit zu verbessern.
- Logistische Regression: Die logistische Regression ist eine Artwork maschineller Lernalgorithmus, der verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses vorherzusagen. Dies macht es zu einem nützlichen Werkzeug für Aufgaben wie die Krebsdiagnose und die Risikobewertung von Patienten.
- Help-Vektor-Maschinen: Help-Vektor-Maschinen sind eine weitere Artwork von Algorithmen für maschinelles Lernen, die für Klassifizierungsaufgaben verwendet werden. Sie eignen sich besonders intestine für Aufgaben, bei denen es eine große Anzahl möglicher Kategorien gibt.
- Entscheidungsbäume: Entscheidungsbäume sind eine Artwork Algorithmus für maschinelles Lernen, der eine Reihe von Wenn-Dann-Sonst-Anweisungen verwendet, um Entscheidungen zu treffen. Dies macht sie zu einem nützlichen Werkzeug für Aufgaben wie die klinische Entscheidungsunterstützung und die Risikobewertung von Patienten.
- Neuronale Netze: Neuronale Netze sind eine Artwork maschineller Lernalgorithmus, der vom menschlichen Gehirn inspiriert ist. Sie sind in der Lage, komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu lernen, was sie zu einem leistungsstarken Werkzeug für Aufgaben wie Bilderkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache macht.
Dies sind nur einige der vielen ML-Instruments, die im Gesundheitswesen eingesetzt werden. Da sich die Technologie des maschinellen Lernens weiterentwickelt, können wir davon ausgehen, dass in Zukunft noch mehr ML-Instruments im Gesundheitswesen eingesetzt werden.
Maschinelles Lernen ist ein schnell wachsendes Feld mit einem breiten Anwendungsspektrum im Gesundheitswesen. Hier sind einige Beispiele aus der Praxis, wie maschinelles Lernen heute im Gesundheitswesen eingesetzt wird:
- Krebsdiagnose: Algorithmen des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um die Genauigkeit der Krebsdiagnose zu verbessern. Eine in der Fachzeitschrift Nature Drugs veröffentlichte Studie ergab beispielsweise, dass ein Algorithmus für maschinelles Lernen Brustkrebs mit einer Genauigkeit von 99 % erkennen konnte, verglichen mit einer Genauigkeit von 85 % bei menschlichen Radiologen.
- Arzneimittelentdeckung: Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um die Entdeckung neuer Medikamente zu beschleunigen. Beispielsweise ergab eine in der Fachzeitschrift Nature Biotechnology veröffentlichte Studie, dass ein Algorithmus für maschinelles Lernen in der Lage warfare, neue Wirkstoffziele mit einer Genauigkeit von 90 % zu identifizieren, verglichen mit einer Genauigkeit von 70 % bei menschlichen Experten.
- Personalisierte Medizin: Maschinelles Lernen wird genutzt, um personalisierte Behandlungen für Patienten zu entwickeln. Eine in der Fachzeitschrift Science veröffentlichte Studie ergab beispielsweise, dass ein Algorithmus für maschinelles Lernen die Wirksamkeit verschiedener Krebsbehandlungen für einzelne Patienten mit einer Genauigkeit von 90 % vorhersagen konnte.
- Aufdeckung von Betrug im Gesundheitswesen: Maschinelles Lernen wird eingesetzt, um Betrug im Gesundheitswesen aufzudecken. Eine in der Fachzeitschrift JAMA Inside Drugs veröffentlichte Studie ergab beispielsweise, dass ein Algorithmus für maschinelles Lernen betrügerische Behauptungen mit einer Genauigkeit von 90 % erkennen konnte.
- Patientenüberwachung: Maschinelles Lernen wird zur Fernüberwachung von Patienten eingesetzt. Beispielsweise ergab eine in der Fachzeitschrift Nature Drugs veröffentlichte Studie, dass ein Algorithmus für maschinelles Lernen in der Lage warfare, frühe Anzeichen einer Sepsis bei Patienten mit Lungenentzündung mit einer Genauigkeit von 90 % zu erkennen.
Dies sind nur einige Beispiele für die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten maschinellen Lernens im Gesundheitswesen heute. Da sich die Technologie des maschinellen Lernens weiterentwickelt, können wir in Zukunft mit noch innovativeren Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen rechnen.
Maschinelles Lernen ist ein schnell wachsendes Feld mit einer Vielzahl potenzieller Vorteile im Gesundheitswesen. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen:
- Verbesserte Genauigkeit und Effizienz: Algorithmen für maschinelles Lernen können verwendet werden, um die Genauigkeit und Effizienz von Gesundheitsaufgaben wie Diagnose, Behandlungsplanung und Patientenüberwachung zu verbessern.
- Personalisierte Medizin: Maschinelles Lernen kann zur Personalisierung der Patientenversorgung eingesetzt werden, indem Behandlungspläne auf die individuellen Bedürfnisse jedes Patienten zugeschnitten werden.
- Reduzierte Kosten: Durch maschinelles Lernen können die Kosten im Gesundheitswesen durch die Automatisierung von Aufgaben wie der Terminplanung und der Verwaltung von Patientenakten gesenkt werden.
- Verbesserte Patientenergebnisse: Maschinelles Lernen kann zur Verbesserung der Patientenergebnisse eingesetzt werden, indem es Ärzten genauere Informationen liefert und ihnen hilft, bessere Behandlungsentscheidungen zu treffen.
- Besserer Zugang zur Pflege: Maschinelles Lernen kann genutzt werden, um den Zugang zur Gesundheitsversorgung zu verbessern, indem es den Patienten erleichtert wird, mit Ärzten in Kontakt zu treten und eine Behandlung zu erhalten.
Dies sind nur einige der potenziellen Vorteile des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen. Da sich die Technologie des maschinellen Lernens weiterentwickelt, können wir davon ausgehen, dass maschinelles Lernen in Zukunft noch mehr Vorteile im Gesundheitswesen bieten wird.
Hier werden wir einige Anwendungen besprechen
Eine der Hauptanwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen ist die Bereitstellung personalisierter Behandlungen. Durch die Untersuchung der Krankengeschichte, Symptome und Testergebnisse von Einzelpersonen können Gesundheitsorganisationen eine individuelle Patientenversorgung anbieten. Durch den Einsatz von ML in der Medizin und im Gesundheitswesen können Ärzte spezielle Behandlungen entwickeln und Medikamente verabreichen, die auf bestimmte Beschwerden einzelner Menschen abzielen.
Dank maschinellem Lernen (ML) können Gesundheitsorganisationen jetzt Analysen auf der Grundlage elektronischer Gesundheitsinformationen von Patienten erhalten. Dadurch können Ärzte schneller über die für den Patienten geeignete Behandlung entscheiden.
Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen kann Ärzten auch dabei helfen, festzustellen, ob ein Affected person für erforderliche Medikamentenänderungen bereit ist. Dies fördert die richtige Therapie von Anfang an.
Es gibt viele Krankheiten, die Sie im Frühstadium erkennen müssen, um einen Behandlungsplan zu erstellen und den Patienten dabei zu helfen, eine gute Lebensqualität zu gewährleisten.
Eine Kombination überwachter und unüberwachter Algorithmen im Rahmen des maschinellen Lernens bietet Ärzten eine bessere Unterstützung bei der Früherkennung von Krankheiten. ML vergleicht neue Daten mit den alten Daten zu einer bestimmten Krankheit, und wenn die Symptome ein Warnsignal zeigen, können die Ärzte entsprechende Maßnahmen ergreifen
Klinische Studien und Forschung sind zeitaufwändige und teure Vorgänge. Es ist sinnvoll, neue Medikamente und medizinische Techniken vor ihrer breiten Anwendung auf ihre Sicherheit zu testen. Die COVID-19-Impfstoffe sind ein Beispiel, bei dem die Lösung so schnell wie möglich verfügbar sein muss.
Glücklicherweise kann der Vorgang durch den Einsatz maschineller Lernmethoden beschleunigt werden. Mit Hilfe dieser Algorithmen kann die beste Stichprobe der Studie ausgewählt, mehr Datenpunkte gesammelt, die laufenden Daten der Studienteilnehmer analysiert und datenbasierte Fehler verringert werden.
Dies ist einer der Hauptvorteile des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen. ML ist in der Lage, neuartige Medikamente mit hohem wirtschaftlichem Wert für Pharmaunternehmen, medizinische Einrichtungen und neue Behandlungsmöglichkeiten für Patienten zu finden. Darüber hinaus beschleunigt es den Medikamentenentwicklungsprozess und senkt die Kosten erheblich.
Ein solches Pharmaunternehmen, das Supercomputer nutzt, um Behandlungen aus Datenbanken mit molekularen Strukturen zu extrahieren, ist Atomwise. Atomwise setzte 2015 Deep-Studying-Technologie ein, um bestehende pharmazeutische Produkte zu identifizieren, die zur Behandlung des Ebola-Virus modifiziert werden könnten. Es gelang ihnen, zwei Medikamente zu finden, die dazu beitragen könnten, die Gefahren der Epidemie zu verringern.
Durch den Einsatz der ML-basierten Atomwise-Technologie konnte die Analyse, die mehrere Jahre gedauert hätte, an einem einzigen Tag abgeschlossen werden.
Die breite Implementierung innovativer Technologien wie KI und ML bringt mehrere Herausforderungen mit sich. Vom Mangel an qualitativ hochwertigen Daten bis hin zur Patientensicherheit gibt es eine Reihe von Hindernissen für die Gesundheitsbranche, die ML-basierte Software program und Technologien nutzt.
Werfen wir additionally einen Blick darauf:
Die von maschinellen Lernalgorithmen getroffenen Entscheidungen basieren vollständig auf den Daten, auf denen sie gelernt haben. Wenn die Eingabe unzuverlässig oder falsch ist, ist auch das Ergebnis falsch. Die fehlerhafte Entscheidung kann dem Patienten schaden oder sogar zu seinem Tod führen.
Die Ergebnisse, die Sie mit maschinellen Lernalgorithmen erzielen, hängen von der Qualität der in sie eingegebenen Daten ab. Leider sind medizinische Daten nicht immer so präzise und standardisiert, wie sie oft sein müssten. Es gibt Lücken in den Aufzeichnungen, Ungenauigkeiten in den Profilen und andere Schwierigkeiten. Bevor Sie ein maschinelles Lerntool anwenden, müssen Sie sich additionally Zeit nehmen Sammeln, Bereinigen, Validieren und Strukturieren von Daten für seine Zwecke.
Eine weitere große Herausforderung bei der Implementierung von KI und maschinellem Lernen im Gesundheitswesen liegt in der Menge der gesammelten Daten, die wise oder vertrauliche Informationen enthalten. Dies wiederum erfordert die Implementierung zusätzlicher Sicherheitsmaßnahmen. Daher ist es wichtig, nach dem Richtigen zu suchen Entwicklungsunternehmen für maschinelles Lernen Das kann eine Reihe von Sicherheitsoptionen bieten, um sicherzustellen, dass Ihre Kundendaten ordnungsgemäß behandelt werden.
Der Einsatz von ML im Gesundheitswesen hat eine vielversprechende Zukunft. Trotz einiger Hindernisse verbessert ML bereits die Patientenerfahrungen, die Arztpraxen von Ärzten und den Betrieb von Pharmaunternehmen. Die Reise hat gerade erst begonnen. Grand View Analysis prognostiziert, dass der globale Markt für KI und maschinelles Lernen im Gesundheitswesen zwischen 2022 und 2030 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 38,4 % wachsen wird.
Zu den Schlüsselfaktoren, die das Wachstum des Marktes vorantreiben, gehören die wachsenden Datensätze digitaler Patientengesundheitsinformationen, der steigende Wunsch nach personalisierter Behandlung und die steigende Nachfrage nach einer Senkung der Gesundheitskosten.
