了解医疗保健应用如何利用机器学习

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作者来源:admin       发布时间:2020-02-08
导读:医疗保健是最有价值和最苛刻的行业之一,为数百万人提供基于价值的医疗服务,同时成为许多国家的最佳收入来源。根据该报告,仅在美国,医疗保健行业的收入就达到了1.668万亿美元

医疗保健是最有价值和最苛刻的行业之一,为数百万人提供基于价值的医疗服务,同时成为许多国家的最佳收入来源。根据该报告,仅在美国,医疗保健行业的收入就达到了1.668万亿美元。

医疗行业已经产生了大量数据,并且位居榜首。新的数据收集方法,如传感器生成的数据,已经帮助这个行业找到了最高点。

如果这些数据可用于以更低的成本提供更好的医疗保健服务并提高患者满意度,该怎么办?是的,你听到了。实际上,通过在医疗行业中应用机器学习(ML)技术是可能的。

机器学习已经新泰棋牌在医疗保健的各种情况下使用。借助有效的机器学习实施,它使医疗保健专业人员能够更好地做出决策,识别趋势和创新,并提高研究和临床试验的效率,因为医疗保健提供了广泛的数据。该数据用于分析,预测,诊断和治疗。让我们看看机器学习如何应对这一挑战。

在这个数字时代,医疗行业正在被机器学习和人工智能(AI)的进步所改变。以前,医疗保健专业人员收集和分析大量数据以进行有效预测和治疗是一项具有挑战性且艰巨的任务。但是,通过利用实时数据,机器学习可以让您分析数据并提供结果。它被用于医疗保健,以提供卓越的患者护理,并提供准确和更好的结果。

现在,利用医疗保健中的机器学习,它相对容易,因为像Hadoop这样的大数据技术已经足够成熟,可以大规模采用。

事实上,根据Ventana Research Survey,54%的组织正在使用或考虑将Hadoop作为大数据处理工具来获取有关医疗保健的重要见解。现有用户中有94%的Hadoop用户对大量数据执行分析,他们认为以前无法对其进行分析。

这种基于ML的新技术将有助于为患者提供关于患者疾病,实验室检测结果,血压,家族史,临床试验数据等的重要统计数据,实时数据和高级分析。

医疗保健领域的主要机器学习应用之一是识别和诊断被认为难以诊断的疾病。这包括在初始状态下难以诊断的癌症。

IBM Watson Genomics是将认知计算与基于基因组的肿瘤测序相结合如何帮助快速诊断的一个典型例子。

现代技术致力于改善健康环境,并通过早期干预预防疾病,而不是在诊断后进行治疗。医生或医生使用人口统计学,医疗条件,生活习惯等基本信息来计算发展某种疾病的可能性。

根据最近的研究,研究人员通过考虑大约200个变量,使用整个医疗记录获得了更好的诊断准确性。

机器学习的比特棋牌主要临床应用之一在于早期药物发现过程。它还包括研发技术,如新一代测序和精准医学。药物的发现和开发是非常昂贵和耗时的工作。根据该报告,新药开发需要10年以上才能进入市场,成本约为26亿美元。

微软开发了汉诺威项目,通过使用基于机器学习的技术实现多项计划,包括开棋牌娱乐发基于AI的癌症治疗技术和个性化AML(急性髓细胞白血病)药物组合。

维护最新记录是一个非常繁琐的过程,虽然该技术在医疗保健领域发挥了作用,但数据可用性和可访问性仍然可以维护电子健康记录。机器学习的主要作用是简化流程,节省时间,精力和金钱。基于ML的EHR模型转移方法有助于在不同的EHR系统中应用预测模型。可以使用来自一个EHR的数据集来训练这样的模型,并且可以利用这些模型来预测另一个系统的结果。

数据可以有多种形式 - 结构化和非结构化,例如图像,文本,医学成像等。数据存储不是主要关注点,但由于数据格式不一致,因此很难将此数据部署到分析和预测中。

机器学习技术(例如图像处理,光学字符识别,自然语言处理等)可以帮助将这些数据从各种来源和多个系统转换为结构和适当的格式。

上述是机器学习可以介入以帮助医疗保健行业的少数几个领域。医疗保健和医药领域的机器学习可以进入一个新领域并彻底改变医疗保健业务。

事实上,当今许多移动应用开发公司在开发移动应用解决方案时都在利用机器学习的力量。无论公司是开发医疗保健和健康应用程序,照片和视频应用程序,还是其他任何类型的应用程序,机器学习都可以彻底改变当今的应用程序,使其更加强大。

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