12+ aplikacji uczenia maszynowego usprawniających sektor opieki zdrowotnej 2022

Stale rosnąca populacja świata wywiera ogromną presję na sektor opieki zdrowotnej, aby zapewnić wysokiej jakości leczenie i usługi zdrowotne. Teraz, bardziej niż kiedykolwiek, ludzie domagają się inteligentnych usług opieki zdrowotnej, aplikacji i urządzeń do noszenia, które pomogą im wieść lepsze życie i przedłużyć życie.

Przewiduje się, że do 2025 r. sztuczna inteligencja w sektorze opieki zdrowotnej wzrośnie z 2,1 mld USD (stan na grudzień 2018 r.) do 36,1 mld USD przy CAGR wynoszącym 50,2%.

Sektor opieki zdrowotnej zawsze był jednym z największych orędowników innowacyjnych technologii, a sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie stanowią wyjątków. Podobnie jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe szybko przeniknęły do ​​sektorów biznesu i handlu elektronicznego, znalazły również liczne przypadki użycia w branży opieki zdrowotnej. W rzeczywistości uczenie maszynowe (podzbiór sztucznej inteligencji) zaczęło odgrywać kluczową rolę w dziedzinie opieki zdrowotnej – od ulepszania systemu świadczenia usług opieki zdrowotnej, obniżania kosztów i przetwarzania danych pacjentów po opracowywanie nowych procedur leczenia i leków , zdalny monitoring i wiele więcej.

Ta potrzeba „lepszej” opieki zdrowotnej w coraz większym stopniu stwarza możliwości dla zastosowań sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w świecie opieki zdrowotnej i farmacji. Ponieważ w sektorze opieki zdrowotnej nie brakuje danych, nadszedł czas, aby wykorzystać potencjał tych danych za pomocą aplikacji AI i ML. Obecnie sztuczna inteligencja, ML i głębokie uczenie mają wpływ na każdą wyobrażalną domenę, a opieka zdrowotna również nie pozostaje nietknięta.

Ponadto fakt, że obciążenie danymi sektora opieki zdrowotnej rośnie z minuty na minutę (ze względu na stale rosnącą populację i częstsze występowanie chorób), sprawia, że ​​włączenie uczenia maszynowego do jego płótna staje się jeszcze ważniejsze. Dzięki uczeniu maszynowemu możliwości są nieograniczone. Dzięki swoim najnowocześniejszym aplikacjom ML pomaga zmienić branżę opieki zdrowotnej na lepsze.

Firma badawcza Frost & Sullivan utrzymuje, że do 2021 r. sztuczna inteligencja wygeneruje prawie 6,7 miliarda dolarów przychodów w globalnej branży opieki zdrowotnej. Według McKinsey , big data i uczenie maszynowe w sektorze opieki zdrowotnej mogą generować nawet 100 miliardów dolarów rocznie! Dzięki ciągłym innowacjom w nauce o danych i ML, sektor opieki zdrowotnej ma teraz potencjał do wykorzystania rewolucyjnych narzędzi w celu zapewnienia lepszej opieki.

Uzyskaj certyfikat uczenia maszynowego online od najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Oto 12 popularnych aplikacji do uczenia maszynowego, które sprawiają, że jest to ważne w branży opieki zdrowotnej:

1. Analiza obrazowania wzorców

Obecnie organizacje opieki zdrowotnej na całym świecie są szczególnie zainteresowane ulepszaniem analityki obrazowania i patologii za pomocą narzędzi i algorytmów uczenia maszynowego. Aplikacje do uczenia maszynowego mogą pomóc radiologom w identyfikacji subtelnych zmian w skanach, pomagając im w ten sposób wykrywać i diagnozować problemy zdrowotne na wczesnych etapach.

Jednym z takich przełomowych postępów jest algorytm Google ML do identyfikacji guzów nowotworowych na mammogramach. Również całkiem niedawno na Indiana University-Purdue University Indianapolis naukowcy dokonali znaczącego przełomu, opracowując algorytm uczenia maszynowego do przewidywania (z 90% dokładnością) odsetka nawrotów białaczki szpikowej (AML). Poza tymi przełomowymi odkryciami naukowcy ze Stanford opracowali również algorytm głębokiego uczenia do identyfikacji i diagnozowania raka skóry.

2. Spersonalizowane leczenie i modyfikacja behawioralna

W latach 2012-2017 wskaźnik penetracji elektronicznej dokumentacji medycznej w opiece zdrowotnej wzrósł z 40% do 67%. To oczywiście oznacza większy dostęp do danych dotyczących zdrowia poszczególnych pacjentów. Kompilując te osobiste dane medyczne poszczególnych pacjentów za pomocą aplikacji i algorytmów ML, świadczeniodawcy opieki zdrowotnej (HCP) mogą lepiej wykrywać i oceniać problemy zdrowotne. W oparciu o nadzorowane uczenie się, lekarze mogą przewidzieć ryzyko i zagrożenia dla zdrowia pacjenta na podstawie objawów i informacji genetycznych w jego historii medycznej.

Właśnie to robi IBM Watson Oncology . Wykorzystując informacje medyczne i historię medyczną pacjentów, pomaga lekarzom w opracowywaniu lepszych planów leczenia w oparciu o zoptymalizowany wybór opcji leczenia.

Modyfikacja behawioralna jest kluczowym aspektem medycyny prewencyjnej. Technologie ML pomagają w podniesieniu poziomu modyfikacji behawioralnych, aby wpływać na pozytywne wzmocnienia behawioralne u pacjentów. Na przykład Somatix, firma zajmująca się analizą danych oparta na B2B2C, uruchomiła aplikację opartą na ML, która pasywnie monitoruje i rozpoznaje szereg stanów fizycznych i emocjonalnych. Pomaga to lekarzom zrozumieć, jakie zmiany w zachowaniu i stylu życia są wymagane dla zdrowego ciała i umysłu.

Startupy i organizacje opieki zdrowotnej również zaczęły stosować aplikacje ML do wspierania modyfikacji behawioralnych. Somatix , platforma oprogramowania B2B2C do analizy danych, jest dobrym przykładem. Jego aplikacja ML wykorzystuje „rozpoznawanie gestów ręki do ust”, aby pomóc jednostkom zrozumieć i ocenić ich zachowanie, pozwalając im w ten sposób otworzyć się na podejmowanie afirmujących życie decyzji.

3. Odkrywanie i produkcja leków

Aplikacje uczenia maszynowego znalazły zastosowanie w dziedzinie odkrywania leków, zwłaszcza na etapie wstępnym, od wstępnego badania związków leku do szacowanego wskaźnika powodzenia opartego na czynnikach biologicznych. Opiera się to głównie na sekwencjonowaniu nowej generacji .

Uczenie maszynowe jest wykorzystywane przez firmy farmaceutyczne w procesie odkrywania i produkcji leków. Jednak obecnie ogranicza się to do korzystania z nienadzorowanej ML, która może identyfikować wzorce w nieprzetworzonych danych. Skupiamy się tutaj na rozwoju medycyny precyzyjnej opartej na nienadzorowanym uczeniu się, które pozwala lekarzom zidentyfikować mechanizmy chorób „wieloczynnikowych”. MIT Clinical Machine Learning Group jest jednym z wiodących graczy w grze.

Jej badania w zakresie medycyny precyzyjnej mają na celu opracowanie takich algorytmów, które mogą pomóc w lepszym zrozumieniu procesów chorobowych i odpowiednio wyznaczyć skuteczne leczenie problemów zdrowotnych, takich jak cukrzyca typu 2.

Oprócz tego technologie badawczo-rozwojowe, w tym sekwencjonowanie nowej generacji i medycyna precyzyjna, są również wykorzystywane do znalezienia alternatywnych ścieżek leczenia chorób wieloczynnikowych. Projekt Hanover firmy Microsoft wykorzystuje technologie oparte na ML do opracowywania medycyny precyzyjnej. Nawet Google dołączyło do mody na odkrywanie leków.

Według Brytyjskiego Towarzystwa Królewskiego uczenie maszynowe może być bardzo pomocne w optymalizacji bioprodukcji farmaceutyków. Producenci farmaceutyczni mogą wykorzystać dane z procesów produkcyjnych, aby skrócić całkowity czas potrzebny do opracowania leków, a tym samym obniżyć koszty produkcji.

4. Identyfikacja chorób i diagnoza

Uczenie maszynowe wraz z uczeniem głębokim pomogło dokonać niezwykłego przełomu w procesie diagnozy. Dzięki tym zaawansowanym technologiom lekarze mogą dziś diagnozować nawet takie choroby, które wcześniej były nie do zdiagnozowania – czy to nowotwór/lub nowotwór w początkowych stadiach chorób genetycznych. Na przykład IBM Watson Genomics integruje obliczenia kognitywne z sekwencjonowaniem guzów opartym na genomie, aby poszerzyć proces diagnozy, tak aby można było rozpocząć leczenie. Jest też inicjatywa Microsoft InnerEye uruchomiona w 2010 roku, której celem jest opracowanie przełomowych narzędzi diagnostycznych dla lepszej analizy obrazu.

5. Chirurgia robotyczna

Dzięki chirurgii robotycznej, dziś lekarze mogą z powodzeniem operować nawet w najbardziej skomplikowanych sytuacjach i to z precyzją. Przykładem jest robot Da Vinci. Ten robot pozwala chirurgom kontrolować i manipulować kończynami robota w celu wykonywania operacji z precyzją i mniejszą liczbą wstrząsów w ciasnych przestrzeniach ludzkiego ciała. Chirurgia robotyczna jest również szeroko stosowana w procedurach przeszczepiania włosów, ponieważ obejmuje drobne szczegóły i nakreślenie. Dziś robotyka przoduje w dziedzinie chirurgii. Robotyka oparta na algorytmach AI i ML zwiększa precyzję narzędzi chirurgicznych poprzez uwzględnienie metryk chirurgicznych w czasie rzeczywistym, danych z udanych doświadczeń chirurgicznych oraz danych z przedoperacyjnej dokumentacji medycznej w ramach zabiegu chirurgicznego. Według Accenture , robotyka skróciła czas pobytu w chirurgii o prawie 21%.
Mazor Robotics wykorzystuje sztuczną inteligencję, aby zwiększyć personalizację i utrzymać inwazyjność na minimalnym poziomie w procedurach chirurgicznych obejmujących części ciała o złożonej anatomii, takie jak kręgosłup.

6. Spersonalizowane leczenie

Wykorzystując historię medyczną pacjenta, technologie ML mogą pomóc w opracowaniu zindywidualizowanych terapii i leków, które mogą być ukierunkowane na określone choroby u poszczególnych pacjentów. W połączeniu z analizą predykcyjną przynosi to dalsze korzyści. Tak więc, zamiast wybierać z danego zestawu diagnoz lub szacować ryzyko dla pacjenta na podstawie jego historii objawów, lekarze mogą polegać na predykcyjnych zdolnościach ML do diagnozowania swoich pacjentów. IBM Watson Oncology to doskonały przykład dostarczania spersonalizowanego leczenia pacjentom chorym na raka w oparciu o ich historię medyczną.

7. Badania kliniczne

Aplikacje uczenia maszynowego dają szerokie możliwości usprawnienia badań klinicznych. Stosując inteligentną analitykę predykcyjną do kandydatów do badań klinicznych, lekarze mogliby ocenić bardziej kompleksowy zakres danych, co oczywiście obniżyłoby koszty i czas potrzebny na przeprowadzanie eksperymentów medycznych. McKinsey utrzymuje, że istnieje szereg aplikacji ML, które mogą jeszcze bardziej zwiększyć wydajność badań klinicznych, na przykład pomagając znaleźć optymalne rozmiary próbek w celu zwiększenia skuteczności i zmniejszenia ryzyka błędów w danych przy użyciu EHR.

Uczenie maszynowe szybko się rozwija, stając się podstawą w badaniach klinicznych i procesie badawczym. Czemu?

Próby kliniczne i badania wymagają dużo czasu, wysiłku i pieniędzy. Czasami proces może trwać latami. Analityka predykcyjna oparta na ML pomaga skrócić czas i pieniądze inwestycji w badania kliniczne, ale także zapewnia dokładne wyniki. Ponadto technologie ML mogą być wykorzystywane do identyfikowania potencjalnych kandydatów do badań klinicznych, uzyskiwania dostępu do ich historii medycznej, monitorowania kandydatów w trakcie procesu badania, wybierania najlepszych próbek testowych, ograniczania błędów opartych na danych i wielu innych.

Narzędzia ML mogą również ułatwić zdalne monitorowanie poprzez dostęp do danych medycznych pacjentów w czasie rzeczywistym. Zasilając statystyki zdrowia pacjentów w chmurze, aplikacje ML mogą umożliwić pracownikom służby zdrowia przewidywanie wszelkich potencjalnych zagrożeń, które mogą zagrozić zdrowiu pacjentów.

8. Przewidywanie wybuchów epidemii

Organizacje opieki zdrowotnej stosują algorytmy ML i AI do monitorowania i przewidywania możliwych wybuchów epidemii, które mogą opanować różne części świata. Gromadząc dane z satelitów, aktualizacje w czasie rzeczywistym w mediach społecznościowych i inne ważne informacje z sieci, te cyfrowe narzędzia mogą przewidywać wybuchy epidemii. Może to być dobrodziejstwem szczególnie dla krajów trzeciego świata, w których brakuje odpowiedniej infrastruktury opieki zdrowotnej.

Chociaż jest to tylko kilka przypadków użycia uczenia maszynowego dzisiaj, w przyszłości możemy spodziewać się znacznie bardziej ulepszonych i pionierskich aplikacji ML w opiece zdrowotnej. Ponieważ ML wciąż się rozwija, czeka nas jeszcze wiele takich niespodzianek, które odmienią ludzkie życie, zapobiegną chorobom i pomogą ulepszyć usługi opieki zdrowotnej w zawrotnym tempie.

Na przykład maszyny wektorów pomocniczych i sztuczne sieci neuronowe pomogły przewidzieć wybuch malarii , biorąc pod uwagę takie czynniki, jak temperatura, średnie miesięczne opady itp.
Internetowy program ProMED-mail umożliwia organizacjom ochrony zdrowia monitorowanie chorób i przewidywanie wybuchów epidemii w czasie rzeczywistym. Korzystając z automatycznej klasyfikacji i wizualizacji, HealthMap aktywnie opiera się na ProMED w celu śledzenia i ostrzegania krajów o możliwych wybuchach epidemii.

9. Gromadzenie danych z crowdsourcingu

Obecnie sektor opieki zdrowotnej jest bardzo zainwestowany w crowdsourcing danych medycznych z wielu źródeł (aplikacje mobilne, platformy opieki zdrowotnej itp.), ale oczywiście za zgodą ludzi. W oparciu o tę pulę aktualnych danych zdrowotnych lekarze i świadczeniodawcy mogą zapewnić pacjentom szybkie i niezbędne leczenie (bez straty czasu na wypełnianie formalnych dokumentów). Ostatnio IBM współpracował z firmą Medtronic, aby zbierać i interpretować dane dotyczące cukrzycy i insuliny w czasie rzeczywistym na podstawie danych z crowdsourcingu. Z drugiej strony, Apple ResearchKit zapewnia użytkownikom dostęp do interaktywnych aplikacji, które wykorzystują rozpoznawanie twarzy oparte na ML do leczenia choroby Aspergera i Parkinsona.

10. Ulepszona radioterapia

Uczenie maszynowe okazało się niezwykle pomocne w dziedzinie radiologii. W analizie obrazu medycznego istnieje wiele zmiennych dyskretnych, które mogą zostać wyzwolone w dowolnym momencie. Algorytmy oparte na ML są tutaj korzystne. Ponieważ algorytmy ML uczą się na podstawie wielu różnych próbek danych, mogą lepiej diagnozować i identyfikować pożądane zmienne. Na przykład ML jest używany w analizie obrazów medycznych do klasyfikowania obiektów, takich jak zmiany chorobowe, do różnych kategorii – normalne, nieprawidłowe, zmiany lub bez zmian, łagodne, złośliwe i tak dalej. Naukowcy z UCLH wykorzystują DeepMind Health firmy Google do opracowywania takich algorytmów, które mogą wykryć różnicę między zdrowymi komórkami a komórkami rakowymi, a w konsekwencji usprawnić leczenie napromienianiem komórek rakowych.

11. Prowadzenie dokumentacji medycznej

Wiadomo, że regularne aktualizowanie i utrzymywanie dokumentacji medycznej i historii medycznej pacjenta jest procesem wyczerpującym i kosztownym. Technologie ML pomagają rozwiązać ten problem, zmniejszając czas, wysiłek i wkład finansowy w proces prowadzenia dokumentacji. Metody klasyfikacji dokumentów przy użyciu maszyn wirtualnych (maszyny wektorowe) i oparte na ML techniki rozpoznawania OCR, takie jak Google Cloud Vision API, pomagają sortować i klasyfikować dane dotyczące opieki zdrowotnej. Istnieją również inteligentne rejestry zdrowotne, które pomagają łączyć lekarzy, pracowników służby zdrowia i pacjentów w celu poprawy badań, świadczenia opieki i zdrowia publicznego.

Dziś stoimy na krawędzi medycznej rewolucji, a wszystko to dzięki uczeniu maszynowemu i sztucznej inteligencji. Jednak samo korzystanie z technologii nie poprawi opieki zdrowotnej. Potrzebne są również ciekawskie i oddane umysły, które potrafią nadać znaczenie tak genialnym innowacjom technologicznym, jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja.

Sprawdź Advanced Certification Program in Machine Learning & Cloud z IIT Madras, najlepszą szkołą inżynierską w kraju, aby stworzyć program, który nauczy Cię nie tylko uczenia maszynowego, ale także skutecznego jego wdrażania z wykorzystaniem infrastruktury chmury. Naszym celem w ramach tego programu jest otwarcie drzwi najbardziej selektywnego instytutu w kraju i zapewnienie uczniom dostępu do niesamowitych wydziałów i zasobów, aby opanować umiejętność, która jest na wysokim poziomie i rośnie

Rozumiejąc znaczenie ludzi w sektorze opieki zdrowotnej, Kevin Pho stwierdza :
„Technologia jest świetna. Ale ludzie i procesy poprawiają opiekę. Najlepsze prognozy są jedynie sugestiami, dopóki nie zostaną wprowadzone w życie. W opiece zdrowotnej to najtrudniejsza część. Sukces wymaga rozmawiania z ludźmi i spędzania czasu na nauce kontekstu i przepływów pracy — bez względu na to, jak bardzo dostawcy lub inwestorzy chcieliby sądzić inaczej”.