Peste 12 aplicații de învățare automată care îmbunătățesc sectorul asistenței medicale 2022

Populația în continuă creștere a lumii a pus o presiune uriașă asupra sectorului de asistență medicală pentru a oferi servicii de îngrijire și tratament de calitate. Acum, mai mult ca oricând, oamenii solicită servicii de asistență medicală inteligente, aplicații și dispozitive portabile care îi vor ajuta să ducă o viață mai bună și să-și prelungească durata de viață.

Până în 2025, se preconizează că inteligența artificială din sectorul sănătății va crește de la 2,1 miliarde de dolari (din decembrie 2018) la 36,1 miliarde de dolari, la un CAGR de 50,2%.

Sectorul asistenței medicale a fost întotdeauna unul dintre cei mai mari susținători ai tehnologiei inovatoare, iar inteligența artificială și învățarea automată nu fac excepție. Așa cum AI și ML au pătruns rapid în sectoarele de afaceri și comerț electronic, au găsit, de asemenea, numeroase cazuri de utilizare în industria sănătății. De fapt, Machine Learning (un subset al AI) a ajuns să joace un rol esențial în domeniul asistenței medicale – de la îmbunătățirea sistemului de furnizare a serviciilor de sănătate, reducerea costurilor și gestionarea datelor despre pacienți până la dezvoltarea de noi proceduri de tratament și medicamente. , monitorizare de la distanță și multe altele.

Această nevoie de un serviciu de asistență medicală „mai bun” creează din ce în ce mai mult spațiu pentru ca aplicațiile de inteligență artificială (AI) și de învățare automată (ML) să intre în lumea asistenței medicale și farmaceutice. Fără lipsă de date în sectorul sănătății, este timpul să valorificăm potențialul acestor date cu aplicații AI și ML. Astăzi, AI, ML și învățarea profundă afectează fiecare domeniu imaginabil, iar asistența medicală, de asemenea, nu rămâne neatinsă.

De asemenea, faptul că sarcina de date a sectorului sănătății crește pe minut (din cauza populației tot mai mari și a incidenței mai mari a bolilor) face cu atât mai esențială includerea învățării automate în pânza sa. Cu Machine Learning, există posibilități nelimitate. Prin aplicațiile sale de ultimă oră, ML ajută la transformarea în bine a industriei de sănătate.

Firma de cercetare Frost & Sullivan susține că până în 2021, AI va genera venituri de aproape 6,7 miliarde de dolari în industria globală de asistență medicală. Potrivit lui McKinsey , datele mari și învățarea automată din sectorul sănătății au potențialul de a genera până la 100 de miliarde de dolari anual! Cu inovațiile continue în domeniul științei datelor și ML, sectorul sănătății are acum potențialul de a folosi instrumente revoluționare pentru a oferi o îngrijire mai bună.

Obțineți certificare de învățare automată online de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Iată 12 aplicații populare de învățare automată care o fac mare în industria sănătății:

1. Analiza imaginilor de tipare

Astăzi, organizațiile de asistență medicală din întreaga lume sunt interesate în mod deosebit de îmbunătățirea analizei imagistice și a patologiei cu ajutorul instrumentelor și algoritmilor de învățare automată. Aplicațiile de învățare automată pot ajuta radiologii să identifice modificările subtile ale scanărilor, ajutându-i astfel să detecteze și să diagnosticheze problemele de sănătate în stadiile incipiente.

Un astfel de progres inovator este algoritmul ML de la Google pentru a identifica tumorile canceroase în mamografii. De asemenea, foarte recent, la Universitatea Indiana-Universitatea Purdue din Indianapolis, cercetătorii au făcut o descoperire semnificativă prin dezvoltarea unui algoritm de învățare automată pentru a prezice (cu o acuratețe de 90%) rata de recădere a leucemiei mieloide (AML). În afară de aceste descoperiri, cercetătorii de la Stanford au dezvoltat, de asemenea, un algoritm de învățare profundă pentru a identifica și diagnostica cancerul de piele.

2. Tratament personalizat și modificare comportamentală

Între 2012-2017, rata de penetrare a Dosarelor electronice de sănătate în domeniul sănătății a crescut de la 40% la 67%. Acest lucru înseamnă, în mod natural, mai mult acces la datele individuale de sănătate ale pacientului. Prin compilarea acestor date medicale personale ale pacienților individuali cu aplicații și algoritmi ML, furnizorii de servicii medicale (HCP) pot detecta și evalua mai bine problemele de sănătate. Pe baza învățării supravegheate, profesioniștii medicali pot prezice riscurile și amenințările la adresa sănătății pacientului în funcție de simptomele și informațiile genetice din istoricul său medical.

Acesta este exact ceea ce face IBM Watson Oncology . Folosind informațiile medicale ale pacienților și istoricul medical, îi ajută pe medici să elaboreze planuri de tratament mai bune, bazate pe o selecție optimizată de opțiuni de tratament.

Modificarea comportamentului este un aspect crucial al medicinei preventive. Tehnologiile ML ajută la creșterea modificării comportamentale pentru a ajuta la influențarea întăririlor comportamentale pozitive la pacienți. De exemplu, Somatix, o companie de analiză a datelor bazată pe B2B2C, care a lansat o aplicație bazată pe ML care monitorizează și recunoaște pasiv o serie de stări fizice și emoționale. Acest lucru îi ajută pe medici să înțeleagă ce fel de schimbări de comportament și stil de viață sunt necesare pentru un corp și o minte sănătoase.

Startup-urile și organizațiile din domeniul sănătății au început, de asemenea, să aplice aplicații ML pentru a promova modificări de comportament. Somatix , o platformă software B2B2C de analiză a datelor, este un exemplu bun. Aplicația sa de ML folosește „recunoașterea gesturilor de la mână la gură” pentru a ajuta indivizii să-și înțeleagă și să-și evalueze comportamentul, permițându-le astfel să se deschidă pentru a lua decizii de afirmare a vieții.

3. Descoperirea și fabricarea medicamentelor

Aplicațiile de învățare automată și-au găsit drumul în domeniul descoperirii medicamentelor, în special în etapa preliminară, chiar de la screening-ul inițial al compușilor unui medicament până la rata de succes estimată pe baza factorilor biologici. Acest lucru se bazează în principal pe secvențierea de generație următoare .

Învățarea automată este utilizată de companiile farmaceutice în procesul de descoperire și fabricare a medicamentelor. Cu toate acestea, în prezent, acest lucru se limitează la utilizarea ML nesupravegheată care poate identifica modele în datele brute. Accentul aici este de a dezvolta o medicină de precizie alimentată de învățare nesupravegheată, care permite medicilor să identifice mecanisme pentru boli „multifactoriale”. Grupul MIT Clinical Machine Learning este unul dintre cei mai importanți jucători ai jocului.

Cercetarea sa de medicină de precizie își propune să dezvolte astfel de algoritmi care pot ajuta la înțelegerea mai bună a proceselor bolii și, în consecință, la crearea unui tratament eficient pentru probleme de sănătate precum diabetul de tip 2.

În afară de aceasta, tehnologiile de cercetare și dezvoltare, inclusiv secvențierea de ultimă generație și medicina de precizie, sunt de asemenea folosite pentru a găsi căi alternative pentru tratamentul bolilor multifactoriale. Proiectul Microsoft Hanover utilizează tehnologii bazate pe ML pentru dezvoltarea medicinei de precizie. Chiar și Google s-a alăturat grupului de descoperire a medicamentelor.

Potrivit Societății Regale din Marea Britanie , învățarea automată poate fi de mare ajutor în optimizarea bio-producției pentru produse farmaceutice. Producătorii de produse farmaceutice pot valorifica datele din procesele de producție pentru a reduce timpul total necesar dezvoltării medicamentelor, reducând astfel și costul de producție.

4. Identificarea Bolilor și Diagnostic

Învățarea automată, împreună cu învățarea profundă, au contribuit la realizarea unei descoperiri remarcabile în procesul de diagnosticare. Datorită acestor tehnologii avansate, astăzi, medicii pot diagnostica chiar și astfel de boli care anterior nu erau diagnosticate – fie că este vorba despre o tumoră/sau cancer în stadiile inițiale până la boli genetice. De exemplu, IBM Watson Genomics integrează calculul cognitiv cu secvențierea tumorii bazată pe genom pentru a continua procesul de diagnosticare, astfel încât tratamentul să poată fi început direct. Apoi, este inițiativa Microsoft InnerEye lansată în 2010, care își propune să dezvolte instrumente de diagnosticare inovatoare pentru o analiză mai bună a imaginii.

5. Chirurgie robotică

Datorită chirurgiei robotizate, astăzi, medicii pot opera cu succes chiar și în cele mai complicate situații, și cu precizie. Un exemplu – robotul Da Vinci. Acest robot permite chirurgilor să controleze și să manipuleze membrele robotice pentru a efectua intervenții chirurgicale cu precizie și mai puține tremurări în spațiile înguste ale corpului uman. Chirurgia robotică este, de asemenea, utilizată pe scară largă în procedurile de transplant de păr, deoarece implică detalii fine și delimitare. Astăzi robotica este vârful de lance în domeniul chirurgiei. Robotica alimentată de algoritmi AI și ML îmbunătățește precizia instrumentelor chirurgicale prin încorporarea valorilor chirurgicale în timp real, a datelor din experiențe chirurgicale de succes și a datelor din dosarele medicale preoperatorii în cadrul procedurii chirurgicale. Potrivit Accenture , robotica a redus durata șederii în operație cu aproape 21%.
Mazor Robotics folosește inteligența artificială pentru a îmbunătăți personalizarea și pentru a menține invazivitatea la minimum în procedurile chirurgicale care implică părți ale corpului cu anatomii complexe, cum ar fi coloana vertebrală.

6. Tratament Personalizat

Folosind istoricul medical al pacientului, tehnologiile ML pot ajuta la dezvoltarea de tratamente și medicamente personalizate care pot viza anumite boli ale pacienților individuali. Acest lucru, atunci când este combinat cu analiza predictivă, aduce beneficii suplimentare. Deci, în loc să aleagă dintr-un set dat de diagnostice sau să estimeze riscul pentru pacient pe baza istoricului simptomatic al acestuia, medicii se pot baza pe abilitățile predictive ale ML pentru a-și diagnostica pacienții. IBM Watson Oncology este un exemplu excelent de furnizare a unui tratament personalizat pacienților cu cancer, pe baza istoricului lor medical.

7. Studii clinice de cercetare

Aplicațiile de învățare automată prezintă o mare posibilitate de îmbunătățire a cercetării din studiile clinice. Prin aplicarea analizei predictive inteligente candidaților la studiile clinice, profesioniștii din domeniul medical ar putea evalua o gamă mai cuprinzătoare de date, ceea ce ar reduce, desigur, costurile și timpul necesar pentru efectuarea experimentelor medicale. McKinsey susține că există o serie de aplicații ML care pot îmbunătăți și mai mult eficiența studiului clinic, cum ar fi ajutând la găsirea dimensiunilor optime ale eșantionului pentru o eficacitate sporită și reducerea erorilor de date probabile prin utilizarea EHR.

Învățarea automată este în creștere rapidă pentru a deveni un element de bază în procesul de studii clinice și de cercetare. De ce?

Studiile clinice și cercetările implică mult timp, efort și bani. Uneori procesul se poate prelungi ani de zile. Analiza predictivă bazată pe ML ajută la reducerea investițiilor de timp și bani în studiile clinice, dar ar oferi și rezultate precise. În plus, tehnologiile ML pot fi utilizate pentru a identifica potențialii candidați la studii clinice, pentru a accesa înregistrările lor medicale, pentru a monitoriza candidații pe parcursul procesului de testare, pentru a selecta cele mai bune probe de testare, pentru a reduce erorile bazate pe date și multe altele.

Instrumentele ML pot facilita, de asemenea, monitorizarea de la distanță prin accesarea datelor medicale în timp real ale pacienților. Prin furnizarea statisticilor de sănătate a pacienților în Cloud, aplicațiile ML pot permite HCP să prezică orice potențiale amenințări care ar putea compromite sănătatea pacienților.

8. Prezicerea focarelor epidemice

Organizațiile din domeniul sănătății aplică algoritmi ML și AI pentru a monitoriza și prezice posibilele izbucniri epidemice care pot invada diferite părți ale lumii. Prin colectarea de date de la sateliți, actualizări în timp real pe rețelele sociale și alte informații vitale de pe web, aceste instrumente digitale pot prezice focarele epidemice. Acest lucru poate fi un avantaj în special pentru țările din lumea a treia, care nu au o infrastructură adecvată de asistență medicală.

Deși acestea sunt doar câteva cazuri de utilizare ale Machine Learning astăzi, în viitor, putem aștepta cu nerăbdare aplicații ML mult mai îmbunătățite și de pionierat în domeniul sănătății. Deoarece ML încă evoluează, avem multe alte astfel de surprize care vor transforma viețile oamenilor, vor preveni bolile și vor ajuta la îmbunătățirea serviciilor de asistență medicală.

De exemplu, mașinile de suport vectorial și rețelele neuronale artificiale au ajutat la prezicerea focarului de malarie luând în considerare factori precum temperatura, precipitațiile medii lunare etc.
ProMED-mail , un program bazat pe web permite organizațiilor de sănătate să monitorizeze bolile și să prezică focarele de boli în timp real. Folosind clasificarea și vizualizarea automată, HealthMap se bazează în mod activ pe ProMED pentru a urmări și a alerta țările cu privire la posibilele focare epidemice.

9. Colectare de date prin crowdsource

Astăzi, sectorul sănătății este extrem de investit în crowdsourcing de date medicale din mai multe surse (aplicații mobile, platforme de asistență medicală etc.), dar bineînțeles, cu acordul oamenilor. Pe baza acestui grup de date live de sănătate, medicii și furnizorii de asistență medicală pot oferi pacienților un tratament rapid și necesar (fără timp pierdut în îndeplinirea documentelor oficiale). Recent, IBM a colaborat cu Medtronic pentru a colecta și interpreta date despre diabet și insulină în timp real, pe baza datelor crowdsourcing. Apoi, ResearchKit de la Apple oferă utilizatorilor acces la aplicații interactive care utilizează recunoașterea facială bazată pe ML pentru a trata boala Asperger și Parkinson.

10. Radioterapia îmbunătățită

Învățarea automată s-a dovedit a fi extrem de utilă în domeniul radiologiei. În analiza imaginilor medicale, există o multitudine de variabile discrete care pot fi declanșate în orice moment aleatoriu. Algoritmii bazați pe ML sunt benefici aici. Deoarece algoritmii ML învață din numeroasele eșantioane de date disparate, ei pot diagnostica și identifica mai bine variabilele dorite. De exemplu, ML este utilizat în analiza imaginilor medicale pentru a clasifica obiecte precum leziuni în diferite categorii - normale, anormale, leziuni sau non-leziuni, benigne, maligne și așa mai departe. Cercetătorii de la UCLH folosesc DeepMind Health de la Google pentru a dezvolta astfel de algoritmi care pot detecta diferența dintre celulele sănătoase și celulele canceroase și, în consecință, pot îmbunătăți tratamentul cu radiații pentru celulele canceroase.

11. Menținerea evidențelor medicale

Este un fapt cunoscut că actualizarea și menținerea în mod regulat a înregistrărilor medicale și a istoricului medical al pacientului este un proces exhaustiv și costisitor. Tehnologiile ML ajută la rezolvarea acestei probleme prin reducerea timpului, efortului și banilor introduși în procesul de evidență. Metodele de clasificare a documentelor care folosesc VM (mașini vectoriale) și tehnici de recunoaștere OCR bazate pe ML, cum ar fi API-ul Google Cloud Vision, ajută la sortarea și clasificarea datelor din domeniul sănătății. Apoi, există și înregistrări inteligente de sănătate care ajută la conectarea medicilor, practicienilor din domeniul sănătății și pacienților pentru a îmbunătăți cercetarea, furnizarea de îngrijiri și sănătatea publică.

Astăzi, ne aflăm în pragul unei revoluții medicale, totul datorită învățării automate și inteligenței artificiale. Cu toate acestea, utilizarea numai a tehnologiei nu va îmbunătăți asistența medicală. De asemenea, trebuie să existe minți curioase și dedicate care să poată da sens unor astfel de inovații tehnologice strălucitoare precum învățarea automată și AI.

Consultați Programul de certificare avansată în Machine Learning și Cloud cu IIT Madras, cea mai bună școală de inginerie din țară pentru a crea un program care vă învață nu numai învățarea automată, ci și implementarea eficientă a acestuia folosind infrastructura cloud. Scopul nostru cu acest program este de a deschide ușile celui mai selectiv institut din țară și de a oferi cursanților acces la facultăți și resurse uimitoare pentru a stăpâni o abilitate care este în creștere și în creștere.

Înțelegând importanța oamenilor din sectorul sănătății, Kevin Pho afirmă :
„Tehnologia este grozavă. Dar oamenii și procesele îmbunătățesc îngrijirea. Cele mai bune predicții sunt doar sugestii până când sunt puse în acțiune. În domeniul sănătății, asta este partea grea. Succesul presupune vorbirea cu oamenii și petrecerea timpului învățând contextul și fluxurile de lucru – indiferent cât de rău ar dori vânzătorii sau investitorii să creadă altfel.”