12+ приложений машинного обучения для развития сектора здравоохранения 2022 г.

Постоянно растущее население мира оказывает огромное давление на сектор здравоохранения, чтобы обеспечить качественное лечение и медицинские услуги. Сейчас, как никогда ранее, люди нуждаются в интеллектуальных медицинских услугах, приложениях и носимых устройствах, которые помогут им улучшить жизнь и продлить ее продолжительность.

Прогнозируется, что к 2025 году искусственный интеллект в секторе здравоохранения увеличится с 2,1 миллиарда долларов (по состоянию на декабрь 2018 года) до 36,1 миллиарда долларов при среднегодовом темпе роста 50,2%.

Сектор здравоохранения всегда был одним из крупнейших сторонников инновационных технологий, и искусственный интеллект и машинное обучение не являются исключением. Точно так же, как AI и ML быстро проникли в секторы бизнеса и электронной коммерции, они также нашли множество вариантов использования в сфере здравоохранения. Фактически, машинное обучение (подмножество ИИ) стало играть ключевую роль в сфере здравоохранения — от улучшения системы предоставления медицинских услуг, сокращения затрат и обработки данных пациентов до разработки новых процедур лечения и лекарств. , удаленный мониторинг и многое другое.

Эта потребность в «лучшем» медицинском обслуживании все больше создает возможности для приложений искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для проникновения в мир здравоохранения и фармацевтики. В условиях отсутствия недостатка данных в секторе здравоохранения настало время использовать потенциал этих данных с приложениями ИИ и машинного обучения. Сегодня искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение затрагивают все мыслимые области, и здравоохранение тоже не остается нетронутым.

Кроме того, тот факт, что нагрузка данных в секторе здравоохранения увеличивается с каждой минутой (из-за постоянно растущего населения и более высокой заболеваемости), делает еще более важным включение машинного обучения в его структуру. Машинное обучение открывает безграничные возможности. Благодаря своим передовым приложениям машинное обучение помогает преобразовать отрасль здравоохранения к лучшему.

Исследовательская фирма Frost & Sullivan утверждает, что к 2021 году ИИ принесет почти 6,7 миллиарда долларов дохода в мировой индустрии здравоохранения. По данным McKinsey , большие данные и машинное обучение в сфере здравоохранения могут приносить до 100 миллиардов долларов ежегодно! Благодаря постоянным инновациям в науке о данных и машинном обучении сектор здравоохранения теперь обладает потенциалом для использования революционных инструментов для повышения качества обслуживания.

Получите онлайн- сертификат по машинному обучению в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Вот 12 популярных приложений машинного обучения, которые делают успехи в отрасли здравоохранения:

1. Аналитика изображений образов

Сегодня организации здравоохранения по всему миру особенно заинтересованы в улучшении анализа изображений и патологии с помощью инструментов и алгоритмов машинного обучения. Приложения машинного обучения могут помочь врачам-рентгенологам выявлять тонкие изменения в снимках, тем самым помогая им выявлять и диагностировать проблемы со здоровьем на ранних стадиях.

Одним из таких новаторских достижений является алгоритм машинного обучения Google для выявления раковых опухолей на маммограммах. Кроме того, совсем недавно в Университете Индианы и Университете Пердью в Индианаполисе исследователи совершили значительный прорыв, разработав алгоритм машинного обучения для прогнозирования (с точностью 90%) частоты рецидивов миелогенного лейкоза (ОМЛ). Помимо этих прорывов, исследователи из Стэнфорда также разработали алгоритм глубокого обучения для выявления и диагностики рака кожи.

2. Индивидуальное лечение и изменение поведения

В период с 2012 по 2017 год уровень проникновения электронных медицинских карт в здравоохранение вырос с 40% до 67%. Это, естественно, означает более широкий доступ к данным о здоровье отдельных пациентов. Собирая эти личные медицинские данные отдельных пациентов с помощью приложений и алгоритмов машинного обучения, поставщики медицинских услуг (HCP) могут лучше выявлять и оценивать проблемы со здоровьем. На основе контролируемого обучения медицинские работники могут прогнозировать риски и угрозы для здоровья пациента в соответствии с симптомами и генетической информацией в его истории болезни.

Именно этим занимается IBM Watson Oncology . Используя медицинскую информацию пациентов и историю болезни, он помогает врачам разрабатывать более эффективные планы лечения на основе оптимизированного выбора вариантов лечения.

Модификация поведения является важнейшим аспектом профилактической медицины. Технологии машинного обучения помогают поднять поведенческую модификацию на новый уровень, чтобы влиять на положительное поведенческое подкрепление у пациентов. Например, Somatix, компания по анализу данных на основе B2B2C, запустила приложение на основе машинного обучения, которое пассивно отслеживает и распознает множество физических и эмоциональных состояний. Это помогает врачам понять, какие изменения в поведении и образе жизни необходимы для здорового тела и разума.

Стартапы и организации в сфере здравоохранения также начали применять приложения машинного обучения для поощрения поведенческих модификаций. Somatix , программная платформа B2B2C для анализа данных, является прекрасным примером. Это приложение машинного обучения использует «распознавание жестов руки ко рту», ​​чтобы помочь людям понять и оценить свое поведение, тем самым позволяя им открыться для принятия жизнеутверждающих решений.

3. Открытие и производство лекарств

Приложения машинного обучения нашли свое применение в области открытия лекарств, особенно на предварительном этапе, начиная с первоначального скрининга соединений лекарства и заканчивая его предполагаемой вероятностью успеха, основанной на биологических факторах. Это в первую очередь основано на секвенировании нового поколения .

Машинное обучение используется фармацевтическими компаниями в процессе разработки и производства лекарств. Однако в настоящее время это ограничивается использованием неконтролируемого машинного обучения, которое может выявлять шаблоны в необработанных данных. Основное внимание здесь уделяется разработке точной медицины на основе неконтролируемого обучения, что позволяет врачам выявлять механизмы «многофакторных» заболеваний. Группа клинического машинного обучения Массачусетского технологического института — один из ведущих игроков в этой игре.

Его исследования в области точной медицины направлены на разработку таких алгоритмов, которые могут помочь лучше понять процессы заболевания и, соответственно, наметить эффективное лечение таких проблем со здоровьем, как диабет 2 типа.

Помимо этого, технологии исследований и разработок, включая секвенирование нового поколения и прецизионную медицину, также используются для поиска альтернативных путей лечения многофакторных заболеваний. Проект Microsoft Project Hanover использует технологии машинного обучения для разработки точной медицины. Даже Google присоединился к победе в поиске лекарств.

По данным Королевского общества Великобритании , машинное обучение может оказать большую помощь в оптимизации биопроизводства фармацевтических препаратов. Фармацевтические производители могут использовать данные производственных процессов, чтобы сократить общее время, необходимое для разработки лекарств, тем самым также снижая стоимость производства.

4. Выявление заболеваний и диагностика

Машинное обучение, наряду с глубоким обучением, помогло совершить значительный прорыв в процессе диагностики. Благодаря этим передовым технологиям, сегодня врачи могут диагностировать даже такие заболевания, которые ранее не поддавались диагностике – будь то опухоль/рак в начальной стадии или генетические заболевания. Например, IBM Watson Genomics интегрирует когнитивные вычисления с секвенированием опухолей на основе генома, чтобы ускорить процесс диагностики, чтобы можно было сразу же начать лечение. Еще есть инициатива Microsoft InnerEye, запущенная в 2010 году и направленная на разработку передовых диагностических инструментов для лучшего анализа изображений.

5. Роботизированная хирургия

Благодаря роботизированной хирургии сегодня врачи могут успешно оперировать даже в самых сложных ситуациях и с высокой точностью. Например, робот Да Винчи. Этот робот позволяет хирургам контролировать и манипулировать роботизированными конечностями, чтобы проводить операции с точностью и меньшим количеством толчков в ограниченном пространстве человеческого тела. Роботизированная хирургия также широко используется в процедурах по пересадке волос, поскольку она требует точной детализации и очерчивания. Сегодня робототехника занимает лидирующие позиции в области хирургии. Робототехника на основе алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения повышает точность хирургических инструментов за счет учета хирургических показателей в режиме реального времени, данных об успешном хирургическом опыте и данных из предоперационных медицинских карт в рамках хирургической процедуры. По данным Accenture , робототехника сократила продолжительность пребывания в хирургии почти на 21%.
Mazor Robotics использует искусственный интеллект для улучшения индивидуальной настройки и минимизации инвазивности при хирургических процедурах, затрагивающих части тела со сложной анатомией, такие как позвоночник.

6. Индивидуальное лечение

Используя историю болезни пациента, технологии машинного обучения могут помочь разработать индивидуальные методы лечения и лекарства, которые могут быть нацелены на конкретные заболевания у отдельных пациентов. В сочетании с прогнозной аналитикой это дает дополнительные преимущества. Таким образом, вместо того, чтобы выбирать из заданного набора диагнозов или оценивать риск для пациента на основе его / ее истории болезни, врачи могут полагаться на прогностические способности ML для диагностики своих пациентов. IBM Watson Oncology — яркий пример персонализированного лечения онкологических больных на основе их истории болезни.

7. Клинические испытания

Приложения машинного обучения открывают широкие возможности для улучшения исследований в области клинических испытаний. Применяя интеллектуальную предиктивную аналитику к кандидатам на клинические испытания, медицинские работники могли бы оценивать более широкий спектр данных, что, конечно же, сократило бы затраты и время, необходимые для проведения медицинских экспериментов. McKinsey утверждает, что существует множество приложений машинного обучения, которые могут еще больше повысить эффективность клинических испытаний, например, помочь найти оптимальные размеры выборки для повышения эффективности и уменьшить вероятность ошибок данных с помощью электронных медицинских карт.

Машинное обучение быстро развивается, чтобы стать основным в процессе клинических испытаний и исследований. Почему?

Клинические испытания и исследования требуют много времени, усилий и денег. Иногда процесс может растянуться на годы. Прогностическая аналитика на основе машинного обучения помогает сократить затраты времени и денег на клинические испытания, но также обеспечивает точные результаты. Кроме того, технологии машинного обучения можно использовать для выявления потенциальных кандидатов в клинические испытания, доступа к их историям болезни, наблюдения за кандидатами на протяжении всего процесса испытаний, выбора лучших образцов для тестирования, уменьшения ошибок на основе данных и многого другого.

Инструменты машинного обучения также могут облегчить удаленный мониторинг за счет доступа к медицинским данным пациентов в режиме реального времени. Предоставляя статистику о состоянии здоровья пациентов в облаке, приложения машинного обучения могут позволить врачам прогнозировать любые потенциальные угрозы, которые могут поставить под угрозу здоровье пациентов.

8. Прогнозирование эпидемических вспышек

Медицинские организации применяют алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для мониторинга и прогнозирования возможных вспышек эпидемий, которые могут охватить различные части мира. Собирая данные со спутников, обновления в режиме реального времени в социальных сетях и другую важную информацию из Интернета, эти цифровые инструменты могут прогнозировать вспышки эпидемий. Это может быть благом, особенно для стран третьего мира, в которых отсутствует надлежащая инфраструктура здравоохранения.

Хотя сегодня это всего лишь несколько вариантов использования машинного обучения, в будущем мы можем рассчитывать на гораздо более совершенные и новаторские приложения машинного обучения в здравоохранении. Поскольку машинное обучение все еще развивается, нас ждет еще много таких сюрпризов, которые изменят жизнь людей, предотвратят болезни и помогут улучшить медицинские услуги на дрожжах.

Например, машины опорных векторов и искусственные нейронные сети помогли предсказать вспышку малярии , учитывая такие факторы, как температура, среднемесячное количество осадков и т. д.
ProMED-mail , веб-программа, позволяет организациям здравоохранения отслеживать заболевания и прогнозировать вспышки заболеваний в режиме реального времени. Используя автоматизированную классификацию и визуализацию, HealthMap активно использует ProMED для отслеживания и оповещения стран о возможных эпидемических вспышках.

9. Краудсорсинговый сбор данных

Сегодня сектор здравоохранения активно инвестирует в краудсорсинг медицинских данных из нескольких источников (мобильные приложения, медицинские платформы и т. д.), но, конечно же, с согласия людей. Основываясь на этом пуле оперативных данных о состоянии здоровья, врачи и поставщики медицинских услуг могут обеспечить быстрое и необходимое лечение пациентов (не тратя время на оформление официальных документов). Недавно IBM сотрудничала с Medtronic для сбора и интерпретации данных о диабете и инсулине в режиме реального времени на основе краудсорсинговых данных. С другой стороны, ResearchKit от Apple предоставляет пользователям доступ к интерактивным приложениям, которые используют распознавание лиц на основе машинного обучения для лечения болезни Аспергера и Паркинсона.

10. Улучшенная лучевая терапия

Машинное обучение оказалось чрезвычайно полезным в области радиологии. В анализе медицинских изображений существует множество дискретных переменных, которые могут срабатывать в любой случайный момент. Здесь полезны алгоритмы на основе ML. Поскольку алгоритмы машинного обучения учатся на множестве разрозненных выборок данных, они могут лучше диагностировать и идентифицировать нужные переменные. Например, машинное обучение используется в анализе медицинских изображений для классификации таких объектов, как поражения, по различным категориям — нормальным, аномальным, поражением или отсутствием поражения, доброкачественным, злокачественным и так далее. Исследователи UCLH используют DeepMind Health от Google для разработки таких алгоритмов, которые могут обнаруживать разницу между здоровыми и раковыми клетками и, следовательно, улучшать лучевую терапию раковых клеток.

11. Ведение медицинской документации

Известно, что регулярное обновление и ведение медицинской документации и истории болезни пациента является утомительным и дорогостоящим процессом. Технологии машинного обучения помогают решить эту проблему, сокращая время, усилия и денежные затраты в процессе ведения учета. Методы классификации документов с использованием виртуальных машин (векторных машин) и методов распознавания на основе машинного обучения, таких как Google Cloud Vision API, помогают сортировать и классифицировать медицинские данные. Кроме того, есть интеллектуальные медицинские записи, которые помогают врачам, практикующим врачам и пациентам объединяться для улучшения исследований, оказания медицинской помощи и общественного здравоохранения.

Сегодня мы стоим на пороге медицинской революции, и все благодаря машинному обучению и искусственному интеллекту. Однако использование только технологий не улучшит здравоохранение. Также нужны любознательные и преданные своему делу умы, способные придать смысл таким блестящим технологическим инновациям, как машинное обучение и искусственный интеллект.

Ознакомьтесь с программой продвинутой сертификации в области машинного обучения и облачных вычислений от IIT Madras, лучшей инженерной школы в стране, чтобы создать программу, которая научит вас не только машинному обучению, но и его эффективному развертыванию с использованием облачной инфраструктуры. Наша цель в этой программе - открыть двери самого избирательного института в стране и предоставить учащимся доступ к замечательным преподавателям и ресурсам, чтобы овладеть навыком, который находится на высоком и растущем уровне.

Понимая важность людей в секторе здравоохранения, Кевин Фо заявляет :
«Технологии великолепны. Но люди и процесс улучшают обслуживание. Лучшие прогнозы — это всего лишь предположения, пока они не будут воплощены в жизнь. В здравоохранении это сложная часть. Для успеха необходимо общаться с людьми и тратить время на изучение контекста и рабочих процессов — как бы сильно поставщики или инвесторы ни хотели верить в обратное».