แอปพลิเคชั่นการเรียนรู้ด้วยเครื่องมากกว่า 12 รายการที่ช่วยยกระดับภาคการดูแลสุขภาพ 2022

จำนวนประชากรที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ของโลกได้สร้างแรงกดดันอย่างมากต่อภาคส่วนการดูแลสุขภาพเพื่อให้การรักษาที่มีคุณภาพและบริการด้านสุขภาพ ในปัจจุบัน ผู้คนต้องการบริการด้านการดูแลสุขภาพ แอพพลิเคชั่น และอุปกรณ์สวมใส่ที่ชาญฉลาดมากขึ้นกว่าเดิม ที่จะช่วยให้พวกเขามีชีวิตที่ดีขึ้นและยืดอายุขัยให้ยาวนานขึ้น

ภายในปี 2568 ปัญญาประดิษฐ์ในภาคการดูแลสุขภาพคาดว่าจะเพิ่มขึ้นจาก 2.1 พันล้านดอลลาร์ (ณ เดือนธันวาคม 2561) เป็น 36.1 พันล้านดอลลาร์ที่ CAGR 50.2%

ภาคส่วนการดูแลสุขภาพเป็นหนึ่งในผู้สนับสนุนที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมเสมอมา และปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องก็ไม่มีข้อยกเว้น เช่นเดียวกับที่ AI และ ML แทรกซึมอย่างรวดเร็วในภาคธุรกิจและอีคอมเมิร์ซ พวกเขายังพบกรณีการใช้งานมากมายในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ อันที่จริง Machine Learning (กลุ่มย่อยของ AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในขอบเขตของการดูแลสุขภาพ ตั้งแต่การปรับปรุงระบบการส่งมอบบริการด้านสุขภาพ การลดต้นทุน และการจัดการข้อมูลผู้ป่วย ไปจนถึงการพัฒนาขั้นตอนการรักษาและยาใหม่ๆ , การตรวจสอบระยะไกลและอื่น ๆ อีกมากมาย

ความต้องการบริการด้านสุขภาพที่ 'ดีขึ้น' นี้กำลังสร้างขอบเขตสำหรับแอพพลิเคชั่นปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (ML) เพื่อเข้าสู่โลกแห่งการดูแลสุขภาพและเภสัช เมื่อไม่มีข้อมูลในภาคส่วนการดูแลสุขภาพ ถึงเวลาแล้วที่จะควบคุมศักยภาพของข้อมูลนี้ด้วยแอปพลิเคชัน AI และ ML ทุกวันนี้ AI, ML และการเรียนรู้เชิงลึกมีผลกระทบต่อทุกขอบเขตเท่าที่จะจินตนาการได้ และการดูแลสุขภาพก็จะไม่ถูกแตะต้องเช่นกัน

นอกจากนี้ ความจริงที่ว่าภาระข้อมูลของภาคการดูแลสุขภาพเพิ่มขึ้นทุกนาที (เนื่องจากจำนวนประชากรที่เพิ่มมากขึ้นเรื่อย ๆ และอุบัติการณ์ของโรคที่สูงขึ้น) ทำให้การรวมการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับผืนผ้าใบมีความสำคัญมากขึ้น ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง มีความเป็นไปได้ไม่รู้จบ ML กำลังช่วยเปลี่ยนโฉมอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพให้ดีขึ้นด้วยการใช้งานที่ล้ำสมัย

บริษัทวิจัย Frost & Sullivan ยืนยันว่าภายในปี 2564 AI จะสร้างรายได้เกือบ 6.7 พันล้านดอลลาร์ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพทั่วโลก จากข้อมูล ของ McKinsey บิ๊กดาต้าและแมชชีนเลิร์นนิงในภาคการดูแลสุขภาพมีศักยภาพที่จะสร้างรายได้สูงถึง 100 พันล้านดอลลาร์ต่อปี! ด้วยนวัตกรรมที่ต่อเนื่องในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ ML ภาคการดูแลสุขภาพจึงมีศักยภาพในการใช้ประโยชน์จากเครื่องมือที่ปฏิวัติวงการเพื่อให้การดูแลที่ดีขึ้น

รับ ใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่อง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

ต่อไปนี้คือแอปพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่องยอดนิยม 12 ตัวที่ทำให้มันยิ่งใหญ่ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ:

1. การวิเคราะห์ภาพรูปแบบ

ทุกวันนี้ องค์กรด้านการดูแลสุขภาพทั่วโลกต่างให้ความสนใจเป็นพิเศษในการปรับปรุงการวิเคราะห์ภาพและพยาธิวิทยาด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริธึม แอปพลิเคชันการเรียนรู้ด้วยเครื่องสามารถช่วยนักรังสีวิทยาในการระบุการเปลี่ยนแปลงที่ละเอียดอ่อนในการสแกน ซึ่งช่วยให้พวกเขาตรวจพบและวินิจฉัยปัญหาสุขภาพในระยะแรก

ความก้าวหน้าครั้งสำคัญอย่างหนึ่งดังกล่าวคือ อัลกอริธึม ML ของ Google เพื่อระบุเนื้องอกมะเร็ง ในแมมโมแกรม นอกจากนี้ เมื่อเร็ว ๆ นี้ ที่มหาวิทยาลัยอินเดียนา-มหาวิทยาลัยเพอร์ดู มหาวิทยาลัยอินเดียแนโพลิส นักวิจัยได้ค้นพบความก้าวหน้าครั้งสำคัญด้วยการพัฒนา อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่อง เพื่อทำนาย (ด้วยความแม่นยำ 90%) อัตราการกำเริบของมะเร็งเม็ดเลือดขาวในไขกระดูก (AML) นอกเหนือจากการค้นพบครั้งใหม่นี้ นักวิจัยจาก สแตนฟอร์ด ยังได้พัฒนาอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อระบุและวินิจฉัยโรคมะเร็งผิวหนัง

2. การรักษาเฉพาะบุคคลและการปรับเปลี่ยนพฤติกรรม

ระหว่างปี 2555-2560 อัตราการเจาะบันทึก Electronic Health Records ในการดูแลสุขภาพเพิ่มขึ้นจาก 40% เป็น 67% ซึ่งย่อมหมายถึงการเข้าถึงข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยแต่ละรายมากขึ้น ด้วยการรวบรวมข้อมูลทางการแพทย์ส่วนบุคคลนี้ของผู้ป่วยแต่ละรายด้วยแอปพลิเคชัน ML และอัลกอริธึม ผู้ให้บริการด้านสุขภาพ (HCP) สามารถตรวจจับและประเมินปัญหาสุขภาพได้ดีขึ้น จากการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์สามารถทำนายความเสี่ยงและภัยคุกคามต่อสุขภาพของผู้ป่วยตามอาการและข้อมูลทางพันธุกรรมในประวัติทางการแพทย์ของเขา

นี่คือสิ่งที่ IBM Watson Oncology กำลังทำอยู่ การใช้ข้อมูลทางการแพทย์และประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วย ช่วยให้แพทย์ออกแบบแผนการรักษาที่ดีขึ้นโดยพิจารณาจากการเลือกวิธีการรักษาที่เหมาะสมที่สุด

การปรับเปลี่ยนพฤติกรรมถือเป็นส่วนสำคัญของยาป้องกัน เทคโนโลยี ML กำลังช่วยให้การปรับเปลี่ยนพฤติกรรมดีขึ้นเพื่อช่วยโน้มน้าวการเสริมแรงพฤติกรรมเชิงบวกในผู้ป่วย ตัวอย่างเช่น Somatix บริษัทวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้ B2B2C ซึ่งได้เปิดตัวแอพที่ใช้ ML ที่คอยตรวจสอบและรับรู้อาร์เรย์ของสถานะทางร่างกายและอารมณ์ ซึ่งจะช่วยให้แพทย์เข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมและวิถีชีวิตแบบไหนที่จำเป็นสำหรับร่างกายและจิตใจที่แข็งแรง

สตาร์ทอัพและองค์กรด้านการดูแลสุขภาพเริ่มใช้แอปพลิเคชัน ML เพื่อส่งเสริมการปรับเปลี่ยนพฤติกรรม Somatix ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล B2B2C เป็นตัวอย่างที่ดี แอปพลิเคชัน ML นี้ใช้ "การรู้จำท่าทางมือต่อปาก" เพื่อช่วยให้บุคคลเข้าใจและประเมินพฤติกรรมของตน ซึ่งช่วยให้พวกเขาสามารถเปิดใจตัดสินใจในการยืนยันชีวิตได้

3. การค้นพบและการผลิตยา

แอปพลิเคชันการเรียนรู้ด้วยเครื่องได้ค้นพบหนทางสู่การค้นคว้ายา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระยะเบื้องต้น ตั้งแต่การตรวจคัดกรองเบื้องต้นของสารประกอบของยาไปจนถึงอัตราความสำเร็จโดยประมาณตามปัจจัยทางชีววิทยา การดำเนินการนี้อิงตาม การจัดลำดับยุค หน้าเป็น หลัก

บริษัทยากำลังใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการค้นพบยาและกระบวนการผลิต อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันนี้จำกัดการใช้ ML ที่ไม่มีผู้ดูแลซึ่งสามารถระบุรูปแบบในข้อมูลดิบได้ จุดเน้นที่นี่คือการพัฒนา ยาที่แม่นยำ ซึ่งขับเคลื่อนโดยการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งช่วยให้แพทย์สามารถระบุกลไกสำหรับโรค "หลายปัจจัย" MIT Clinical Machine Learning Group เป็นหนึ่งในผู้เล่นชั้นนำของเกม

การวิจัยยาที่แม่นยำมีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาอัลกอริธึมดังกล่าวที่สามารถช่วยให้เข้าใจกระบวนการของโรคได้ดีขึ้น และตามด้วยชอล์กออกการรักษาที่มีประสิทธิภาพสำหรับปัญหาสุขภาพเช่นโรคเบาหวานประเภท 2

นอกเหนือจากนี้ เทคโนโลยี R&D ซึ่งรวมถึงการจัดลำดับยุคหน้าและการแพทย์ที่แม่นยำ ยังถูกนำมาใช้เพื่อค้นหาทางเลือกอื่นสำหรับการรักษาโรคจากหลายปัจจัย Project Hanover ของ Microsoft ใช้เทคโนโลยี ML-based เพื่อพัฒนายาที่มีความแม่นยำ แม้แต่ Google ก็เข้าร่วมกับกลุ่มค้นหายา

ตามรายงานของ Royal Society แห่งสหราชอาณาจักร แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยได้มากในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตทางชีวภาพสำหรับยา ผู้ผลิตยาสามารถควบคุมข้อมูลจากกระบวนการผลิตเพื่อลดเวลาโดยรวมที่จำเป็นในการพัฒนายา ซึ่งยังช่วยลดต้นทุนการผลิตอีกด้วย

4. การระบุโรคและการวินิจฉัย

แมชชีนเลิร์นนิงร่วมกับการเรียนรู้เชิงลึกได้ช่วยสร้างความก้าวหน้าที่โดดเด่นในกระบวนการวินิจฉัย ด้วยเทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้ ในปัจจุบัน แพทย์สามารถวินิจฉัยโรคได้แม้กระทั่งโรคที่ก่อนหน้านี้อยู่นอกเหนือการวินิจฉัย ไม่ว่าจะเป็นเนื้องอก/หรือมะเร็งในระยะเริ่มแรกของโรคทางพันธุกรรม ตัวอย่างเช่น IBM Watson Genomics รวมเอาการประมวลผลทางความคิดเข้ากับการจัดลำดับเนื้องอกตามจีโนมเพื่อเพิ่มเติมกระบวนการวินิจฉัยเพื่อให้สามารถเริ่มการรักษาได้โดยตรง จากนั้นมีโครงการ InnerEye ของ Microsoft ที่เปิดตัวในปี 2010 โดยมีเป้าหมายเพื่อพัฒนาเครื่องมือวินิจฉัยที่ก้าวล้ำเพื่อการวิเคราะห์ภาพที่ดีขึ้น

5. ศัลยกรรมหุ่นยนต์

ต้องขอบคุณการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ ในปัจจุบัน แพทย์สามารถผ่าตัดได้สำเร็จแม้ในสถานการณ์ที่ซับซ้อนที่สุดและแม่นยำที่สุด กรณีตรงประเด็น – หุ่นยนต์ Da Vinci หุ่นยนต์ตัวนี้ช่วยให้ศัลยแพทย์สามารถควบคุมและจัดการแขนขาของหุ่นยนต์เพื่อทำการผ่าตัดได้อย่างแม่นยำและสั่นสะเทือนน้อยลงในพื้นที่แคบของร่างกายมนุษย์ การผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ยังใช้กันอย่างแพร่หลายในขั้นตอนการปลูกผมด้วยเนื่องจากมีรายละเอียดและการวาดเส้นที่ละเอียด วันนี้วิทยาการหุ่นยนต์เป็นผู้นำในด้านการผ่าตัด วิทยาการหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนโดยอัลกอริธึม AI และ ML ช่วยเพิ่มความแม่นยำของเครื่องมือผ่าตัดโดยผสมผสานเมตริกการผ่าตัดแบบเรียลไทม์ ข้อมูลจากประสบการณ์การผ่าตัดที่ประสบความสำเร็จ และข้อมูลจากเวชระเบียนก่อนการผ่าตัดภายในขั้นตอนการผ่าตัด จากข้อมูลของ Accenture หุ่นยนต์ได้ลดระยะเวลาในการผ่าตัดลงเกือบ 21%
Mazor Robotics ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการปรับแต่งและรักษาการบุกรุกให้น้อยที่สุดในขั้นตอนการผ่าตัดที่เกี่ยวข้องกับส่วนต่างๆ ของร่างกายที่มีกายวิภาคที่ซับซ้อน เช่น กระดูกสันหลัง

6. การรักษาเฉพาะบุคคล

ด้วยการใช้ประโยชน์จากประวัติการรักษาของผู้ป่วย เทคโนโลยี ML สามารถช่วยพัฒนาการรักษาและยาที่ปรับแต่งได้เฉพาะซึ่งสามารถกำหนดเป้าหมายโรคเฉพาะในผู้ป่วยแต่ละราย เมื่อรวมกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ จะได้รับประโยชน์เพิ่มเติม ดังนั้น แทนที่จะเลือกจากชุดการวินิจฉัยที่กำหนดหรือประมาณความเสี่ยงต่อผู้ป่วยตามประวัติอาการของเขา/เธอ แพทย์สามารถพึ่งพาความสามารถในการคาดการณ์ของ ML เพื่อวินิจฉัยผู้ป่วยของตนได้ IBM Watson Oncology เป็นตัวอย่างที่สำคัญของการนำเสนอการรักษาเฉพาะบุคคลสำหรับผู้ป่วยโรคมะเร็งโดยพิจารณาจากประวัติทางการแพทย์ของพวกเขา

7. การวิจัยทดลองทางคลินิก

แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงนำเสนอขอบเขตกว้างใหญ่สำหรับการปรับปรุงการวิจัยทดลองทางคลินิก ด้วยการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ชาญฉลาดกับผู้สมัครของการทดลองทางคลินิก ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์สามารถประเมินข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้น ซึ่งแน่นอนว่าจะช่วยลดต้นทุนและเวลาที่ต้องใช้ในการทำการทดลองทางการแพทย์ McKinsey ยืนยันว่ามีแอปพลิเคชัน ML จำนวนมากที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทดลองทางคลินิกเพิ่มเติมได้ เช่น ช่วยค้นหาขนาดตัวอย่างที่เหมาะสมที่สุดสำหรับประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น และลดโอกาสผิดพลาดของข้อมูลโดยใช้ EHR

แมชชีนเลิร์นนิงเติบโตอย่างรวดเร็วจนกลายเป็นส่วนสำคัญในกระบวนการทดลองทางคลินิกและการวิจัย ทำไม?

การทดลองทางคลินิกและการวิจัยต้องใช้เวลา ความพยายาม และเงินเป็นจำนวนมาก บางครั้งกระบวนการนี้อาจยืดเยื้อนานหลายปี การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ตาม ML ช่วยลดเวลาและเงินลงทุนในการทดลองทางคลินิก แต่ยังให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำอีกด้วย นอกจากนี้ เทคโนโลยี ML ยังสามารถใช้เพื่อระบุผู้เข้ารับการทดลองทางคลินิก เข้าถึงบันทึกประวัติการรักษา ตรวจสอบผู้สมัครตลอดกระบวนการทดลอง เลือกตัวอย่างการทดสอบที่ดีที่สุด ลดข้อผิดพลาดตามข้อมูล และอีกมากมาย

เครื่องมือ ML ยังสามารถอำนวยความสะดวกในการตรวจสอบระยะไกลโดยการเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์แบบเรียลไทม์ของผู้ป่วย ด้วยการป้อนสถิติด้านสุขภาพของผู้ป่วยในคลาวด์ แอปพลิเคชัน ML สามารถช่วยให้ HCP สามารถคาดการณ์ภัยคุกคามใดๆ ที่อาจเป็นอันตรายต่อสุขภาพของผู้ป่วยได้

8. การทำนายการระบาดของโรค

องค์กรด้านการดูแลสุขภาพกำลังใช้อัลกอริธึม ML และ AI เพื่อตรวจสอบและคาดการณ์การระบาดของโรคระบาดที่อาจเกิดขึ้นได้ซึ่งอาจเข้าครอบงำส่วนต่างๆ ของโลก ด้วยการรวบรวมข้อมูลจากดาวเทียม การอัปเดตแบบเรียลไทม์บนโซเชียลมีเดีย และข้อมูลสำคัญอื่นๆ จากเว็บ เครื่องมือดิจิทัลเหล่านี้สามารถคาดการณ์การระบาดของโรคระบาดได้ นี่อาจเป็นประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับประเทศโลกที่สามที่ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานด้านการดูแลสุขภาพที่เหมาะสม

แม้ว่าสิ่งเหล่านี้จะเป็นเพียงกรณีการใช้งานบางส่วนของ Machine Learning ในปัจจุบัน แต่ในอนาคต เราสามารถตั้งตารอแอปพลิเคชัน ML ที่ได้รับการปรับปรุงและเป็นผู้บุกเบิกในด้านการดูแลสุขภาพ เนื่องจาก ML ยังคงพัฒนาอยู่ เราจึงพบกับความประหลาดใจอีกมากมายที่จะเปลี่ยนแปลงชีวิตมนุษย์ ป้องกันโรค และช่วยปรับปรุงบริการด้านการดูแลสุขภาพอย่างก้าวกระโดด

ตัวอย่างเช่น เครื่อง สนับสนุนเวกเตอร์ และโครงข่ายประสาทเทียมช่วยทำนายการ ระบาดของโรคมาลาเรีย โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ เช่น อุณหภูมิ ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยรายเดือน เป็นต้น
ProMED-mail เป็นโปรแกรมบนเว็บที่ช่วยให้องค์กรด้านสุขภาพสามารถติดตามโรคและคาดการณ์การระบาดของโรคได้แบบเรียลไทม์ การใช้การจำแนกและการแสดงภาพแบบอัตโนมัติ HealthMap อาศัย ProMED เพื่อติดตามและแจ้งเตือนประเทศต่างๆ เกี่ยวกับการระบาดของโรคที่อาจเกิดขึ้น

9. การรวบรวมข้อมูลจาก Crowdsourced

ทุกวันนี้ ภาคส่วนการดูแลสุขภาพลงทุนอย่างมากในการจัดหาข้อมูลทางการแพทย์จากหลายแหล่ง (แอพมือถือ แพลตฟอร์มการดูแลสุขภาพ ฯลฯ) แต่แน่นอนว่าต้องได้รับความยินยอมจากผู้คน จากข้อมูลสุขภาพที่มีอยู่จำนวนมาก แพทย์และผู้ให้บริการด้านสุขภาพสามารถให้การรักษาที่จำเป็นแก่ผู้ป่วยได้อย่างรวดเร็วและจำเป็น (ไม่ต้องเสียเวลาไปกับการปฏิบัติตามเอกสารที่เป็นทางการ) เมื่อเร็วๆ นี้ IBM ได้ร่วมมือกับ Medtronic เพื่อรวบรวมและตีความข้อมูลโรคเบาหวานและอินซูลินแบบเรียลไทม์โดยอิงจากข้อมูลที่รวบรวมมาจากฝูงชน อีกครั้ง ResearchKit ของ Apple ให้สิทธิ์ผู้ใช้เข้าถึงแอพแบบโต้ตอบที่ใช้การจดจำใบหน้าแบบ ML เพื่อรักษาโรค Asperger และพาร์กินสัน

10. ปรับปรุงการฉายรังสี

การเรียนรู้ด้วยเครื่องได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์อย่างมากในด้านรังสีวิทยา ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ มีตัวแปรที่ไม่ต่อเนื่องจำนวนมากที่สามารถกระตุ้นในช่วงเวลาสุ่มใดก็ได้ อัลกอริทึมที่ใช้ ML มีประโยชน์ที่นี่ เนื่องจากอัลกอริธึม ML เรียนรู้จากตัวอย่างข้อมูลที่แตกต่างกันจำนวนมาก จึงสามารถวิเคราะห์และระบุตัวแปรที่ต้องการได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น ML ใช้ในการวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์เพื่อจำแนกวัตถุ เช่น รอยโรค ออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ เช่น ปกติ ผิดปกติ รอยโรคหรือไม่เป็นรอยโรค ไม่เป็นพิษเป็นภัย เป็นต้น นักวิจัยใน UCLH กำลังใช้ DeepMind Health ของ Google ในการพัฒนาอัลกอริธึมดังกล่าว ซึ่งสามารถตรวจจับความแตกต่างระหว่างเซลล์ปกติและเซลล์มะเร็งได้ และทำให้การฉายรังสีแก่เซลล์มะเร็งดีขึ้น

11. การดูแลรักษาเวชระเบียน

เป็นที่ทราบกันดีอยู่แล้วว่าการอัปเดตและบำรุงรักษาบันทึกการรักษาพยาบาลและประวัติการรักษาของผู้ป่วยเป็นประจำนั้นเป็นกระบวนการที่ละเอียดถี่ถ้วนและมีค่าใช้จ่ายสูง เทคโนโลยี ML ช่วยแก้ปัญหานี้โดยลดเวลา ความพยายาม และเงินเข้าในกระบวนการเก็บบันทึก วิธีการจำแนกเอกสารโดยใช้ VM (เครื่องเวกเตอร์) และเทคนิคการจดจำ OCR แบบ ML เช่น Cloud Vision API ของ Google ช่วยจัดเรียงและจัดประเภทข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ นอกจากนี้ยังมีบันทึกด้านสุขภาพอันชาญฉลาดที่ช่วยเชื่อมโยงแพทย์ ผู้ปฏิบัติงานด้านการดูแลสุขภาพ และผู้ป่วย เพื่อปรับปรุงการวิจัย การส่งมอบการดูแล และด้านสาธารณสุข

วันนี้ เรายืนอยู่บนจุดสูงสุดของการปฏิวัติทางการแพทย์ ทั้งหมดนี้ต้องขอบคุณแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ อย่างไรก็ตาม การใช้เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่สามารถปรับปรุงการดูแลสุขภาพได้ นอกจากนี้ยังต้องมีจิตใจที่อยากรู้อยากเห็นและทุ่มเทซึ่งสามารถให้ความหมายกับนวัตกรรมทางเทคโนโลยีที่ยอดเยี่ยมเช่นการเรียนรู้ของเครื่องและ AI

ลองดูโปรแกรมการรับรองขั้นสูงใน Machine Learning & Cloud กับ IIT Madras ซึ่งเป็นโรงเรียนวิศวกรรมที่ดีที่สุดในประเทศเพื่อสร้างโปรแกรมที่สอนคุณไม่เพียงแต่แมชชีนเลิร์นนิง แต่ยังรวมถึงการปรับใช้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้โครงสร้างพื้นฐานระบบคลาวด์ เป้าหมายของเราในโปรแกรมนี้คือการเปิดประตูของสถาบันที่คัดเลือกมามากที่สุดในประเทศและให้ผู้เรียนเข้าถึงคณาจารย์และทรัพยากรที่น่าทึ่งเพื่อฝึกฝนทักษะที่สูงและเติบโต

เควินโพธิ์ เข้าใจ ถึงความสำคัญของคนในภาคการดูแลสุขภาพ :
“เทคโนโลยีเป็นสิ่งที่ยอดเยี่ยม แต่คนและกระบวนการปรับปรุงการดูแล การคาดคะเนที่ดีที่สุดเป็นเพียงคำแนะนำจนกว่าจะนำไปใช้จริง ในการดูแลสุขภาพนั่นเป็นส่วนที่ยาก ความสำเร็จต้องการการพูดคุยกับผู้คนและใช้เวลาเรียนรู้บริบทและเวิร์กโฟลว์ — ไม่ว่าผู้ขายหรือนักลงทุนที่แย่จะอยากจะเชื่ออย่างอื่นแค่ไหนก็ตาม”