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Angesichts des rasanten Bevölkerungswachstums scheint es eine Herausforderung zu sein, die riesige Menge an Informationen über Patienten zu erfassen und zu analysieren. Machine Learning bietet uns eine Möglichkeit, diese Daten automatisch zu ermitteln und zu verarbeiten, was das Gesundheitssystem dynamischer und robuster macht. Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen vereint zwei Arten von Domänen: Informatik und Medizin in einem einzigen Thread. Die Technik des maschinellen Lernens bringt einen Fortschritt in der medizinischen Wissenschaft und analysiert auch komplexe medizinische Daten zur weiteren Analyse.
Mehrere Forscher arbeiten in diesem Bereich, um neue Dimensionen und Funktionen zu schaffen. Vor kurzem hat Google einen Algorithmus für maschinelles Lernen erfunden, um Krebstumore auf Mammographien zu erkennen. Darüber hinaus präsentiert Stanford einen Deep-Learning-Algorithmus zur Bestimmung von Hautkrebs. Jedes Jahr finden mehrere Konferenzen, z.G., Maschinelles Lernen für das Gesundheitswesen, werden abgehalten, um neue automatisierte Technologien in der Medizin zu verfolgen, um einen besseren Service zu bieten.
Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen
Der Zweck des maschinellen Lernens besteht darin, die Maschine erfolgreicher, effizienter und zuverlässiger als zuvor zu machen. In einem Gesundheitssystem ist das Werkzeug des maschinellen Lernens jedoch das Gehirn und das Wissen des Arztes.
Weil ein Patient immer eine menschliche Berührung und Fürsorge braucht. Weder maschinelles Lernen noch irgendeine andere Technologie kann dies ersetzen. Eine automatisierte Maschine kann den Service besser bereitstellen. Im Folgenden werden die Top 10 Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen beschrieben.
1. Diagnose von Herzerkrankungen
Das Herz ist eines der Hauptorgane unseres Körpers. Wir leiden oft an einer Vielzahl von Herzerkrankungen wie koronare Herzkrankheit (KHK), koronare Herzkrankheit (KHK) und so weiter. Viele Forscher arbeiten an maschinellen Lernalgorithmen zur Diagnose von Herzerkrankungen. Es ist ein sehr heißes Forschungsthema auf der ganzen Welt. Ein automatisiertes System zur Diagnose von Herzerkrankungen ist einer der bemerkenswertesten Vorteile des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen.
Forscher arbeiten an mehreren überwachten maschinellen Lernalgorithmen wie Support Vector Machine (SVM) oder Naive Bayes, um sie als Lernalgorithmus für die Erkennung von Herzerkrankungen zu verwenden.
Der Herzkrankheitsdatensatz von UCI kann als Trainings- oder Testdatensatz oder beides verwendet werden. Zur Datenanalyse kann das Data-Mining-Tool von WEKA verwendet werden. Alternativ können Sie, wenn Sie möchten, einen Ansatz des künstlichen neuronalen Netzes (KNN) verwenden, um das Diagnosesystem für Herzerkrankungen zu entwickeln.
2. Vorhersage von Diabetes
Diabetes ist eine der häufigsten und gefährlichsten Krankheiten. Außerdem ist diese Krankheit eine der Hauptursachen für die Entstehung jeder anderen schweren Krankheit und zum Tod. Diese Krankheit kann unsere verschiedenen Körperteile wie Niere, Herz und Nerven schädigen. Ziel eines maschinellen Lernansatzes in diesem Bereich ist es, Diabetes frühzeitig zu erkennen und Patienten zu retten.
Als Klassifikationsalgorithmus können Random Forest, KNN, Decision Tree oder Naive Bayes verwendet werden, um das Diabetes-Vorhersagesystem zu entwickeln. Unter diesen übertrifft Naive Bayes die anderen Algorithmen in Bezug auf die Genauigkeit. Weil seine Leistung hervorragend ist und weniger Rechenzeit benötigt. Hier können Sie den Diabetes-Datensatz herunterladen. Es enthält 768 Datenpunkte mit jeweils neun Funktionen.
3. Vorhersage von Lebererkrankungen
Die Leber ist das zweitwichtigste innere Organ unseres Körpers. Es spielt eine wichtige Rolle im Stoffwechsel. Man kann verschiedene Lebererkrankungen wie Zirrhose, chronische Hepatitis, Leberkrebs usw. angreifen.
In letzter Zeit wurden maschinelles Lernen und Data-Mining-Konzepte dramatisch eingesetzt, um Lebererkrankungen vorherzusagen. Es ist eine sehr anspruchsvolle Aufgabe, Krankheiten anhand umfangreicher medizinischer Daten vorherzusagen. Die Forscher versuchen jedoch ihr Bestes, um solche Probleme mit Konzepten des maschinellen Lernens wie Klassifizierung, Clustering und vielem mehr zu überwinden.
Indian Liver Patient Dataset (ILPD) kann für ein System zur Vorhersage von Lebererkrankungen verwendet werden. Dieser Datensatz enthält zehn Variablen. Alternativ kann auch ein Datensatz für Lebererkrankungen verwendet werden. Als Klassifikator kann die Support Vector Machine (SVM) verwendet werden. Sie können MATLAB verwenden, um das Vorhersagesystem für Lebererkrankungen zu entwickeln.
4. Roboterchirurgie
Roboterchirurgie ist eine der Benchmark-Anwendungen für maschinelles Lernen im Gesundheitswesen. Diese Anwendung wird bald zu einem vielversprechenden Bereich. Diese Anwendung kann in vier Unterkategorien unterteilt werden, z. B. automatisches Nähen, Bewertung der chirurgischen Fähigkeiten, Verbesserung von robotergestützten chirurgischen Materialien und Modellierung des chirurgischen Arbeitsablaufs.
Nähen ist der Vorgang des Zunähens einer offenen Wunde. Die Automatisierung des Nähens kann die Dauer des chirurgischen Eingriffs und die Ermüdung des Chirurgen reduzieren. Als Beispiel, The Raven Surgical Robot. Forscher versuchen, einen maschinellen Lernansatz anzuwenden, um die Leistung von Chirurgen bei der robotergestützten minimal-invasiven Chirurgie zu bewerten.
Die Forscher des Advanced Robotics and Controls Lab der University of California, San Diego (UCSD) versuchen, Anwendungen für maschinelles Lernen zu erforschen, um die chirurgische Robotik zu verbessern.
Da Roboter in der Neurochirurgie nicht effektiv operieren können. Der manuelle chirurgische Arbeitsablauf ist zeitaufwändig und kann kein automatisches Feedback liefern. Mithilfe eines maschinellen Lernansatzes kann es das System beschleunigen.
5. Krebserkennung und -vorhersage
Derzeit werden maschinelle Lernansätze genutzt, um Tumore umfassend zu erkennen und zu klassifizieren. Auch bei der Krebserkennung spielt Deep Learning eine wichtige Rolle. Da Deep Learning zugänglich ist und Datenquellen verfügbar sind. Eine Studie hat gezeigt, dass Deep Learning die Fehlerquote bei der Brustkrebsdiagnose reduziert.
Maschinelles Lernen hat seine Fähigkeiten zur erfolgreichen Krebserkennung unter Beweis gestellt. Chinesische Forscher erforschten DeepGene: einen Klassifikator für Krebsarten, der Deep Learning und somatische Punktmutationen verwendet. Mithilfe eines Deep-Learning-Ansatzes kann Krebs auch durch Extrahieren von Merkmalen aus Genexpressionsdaten erkannt werden. Darüber hinaus wird das Convolution Neural Network (CNN) bei der Krebsklassifikation eingesetzt.
6. Personalisierte Behandlung
Maschinelles Lernen für eine personalisierte Behandlung ist ein heißes Forschungsthema. Ziel dieses Bereichs ist es, auf Basis individueller Gesundheitsdaten mit prädiktiver Analyse einen besseren Service zu bieten. Computergestützte und statistische Werkzeuge des maschinellen Lernens werden verwendet, um ein personalisiertes Behandlungssystem basierend auf den Symptomen und genetischen Informationen des Patienten zu entwickeln.
Um das personalisierte Behandlungssystem zu entwickeln, wird ein überwachter maschineller Lernalgorithmus verwendet. Dieses System wird unter Verwendung medizinischer Patienteninformationen entwickelt. Die SkinVision-App ist das Beispiel für eine personalisierte Behandlung. Mit dieser App kann man seine Haut auf seinem Handy auf Hautkrebs untersuchen. Das personalisierte Behandlungssystem kann die Gesundheitskosten senken.
7. Arzneimittelentdeckung
Der Einsatz von maschinellem Lernen in der Wirkstoffforschung ist eine Benchmark-Anwendung des maschinellen Lernens in der Medizin. Microsoft Project Hannover arbeitet daran, Technologien für maschinelles Lernen in die Präzisionsmedizin zu bringen. Derzeit wenden mehrere Unternehmen maschinelle Lerntechniken in der Wirkstoffforschung an. Als Instanz BenevolentAI. Ihr Ziel ist es, Künstliche Intelligenz (KI) in der Wirkstoffforschung einzusetzen.
Die Anwendung von maschinellem Lernen in diesem Bereich bietet mehrere Vorteile, z. B. die Beschleunigung des Prozesses und die Reduzierung der Fehlerquote. Außerdem optimiert maschinelles Lernen den Herstellungsprozess und die Kosten der Wirkstoffforschung.
8. Intelligenter elektronischer Gesundheitsrekorder
Der Umfang des maschinellen Lernens wie Dokumentenklassifizierung und optische Zeichenerkennung kann verwendet werden, um ein intelligentes elektronisches Patientenaktensystem zu entwickeln. Die Aufgabe dieser Anwendung besteht darin, ein System zu entwickeln, das Patientenanfragen per E-Mail sortieren oder ein manuelles Erfassungssystem in ein automatisiertes System verwandeln kann. Das Ziel dieser Anwendung ist es, ein sicheres und leicht zugängliches System aufzubauen.
Das schnelle Wachstum elektronischer Patientenakten hat den Speicher medizinischer Daten über Patienten bereichert, die zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung verwendet werden können. Es reduziert Datenfehler, zum Beispiel doppelte Daten.
Zur Entwicklung des elektronischen Gesundheitsaufzeichnungssystems können überwachte maschinelle Lernalgorithmen wie Support Vector Machine (SVM) als Klassifikator verwendet werden oder auch Künstliche Neuronale Netze (KNN) verwendet werden.
9. Maschinelles Lernen in der Radiologie
Kürzlich haben Forscher daran gearbeitet, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in die Radiologie zu integrieren. Aidoc stellt dem Radiologen Software zur Verfügung, um den Erkennungsprozess mithilfe von maschinellen Lernansätzen zu beschleunigen.
Ihre Aufgabe ist es, das medizinische Bild zu analysieren, um die verständliche Lösung für die Erkennung von Auffälligkeiten im gesamten Körper zu bieten. Der Algorithmus des überwachten maschinellen Lernens wird hauptsächlich in diesem Bereich verwendet.
Für die Segmentierung medizinischer Bilder wird die Technik des maschinellen Lernens verwendet. Segmentierung ist der Prozess der Identifizierung von Strukturen in einem Bild. Für die Bildsegmentierung wird meistens die Graph-Cut-Segmentierungsmethode verwendet. Natural Language Processing wird für die Analyse von Radiologie-Textberichten verwendet. Daher kann die Anwendung von maschinellem Lernen in der Radiologie den Service der Patientenversorgung verbessern.
10. Klinische Studie und Forschung
Die klinische Studie kann eine Reihe von Fragen sein, die Antworten erfordern, um die Effizienz und Sicherheit eines einzelnen biomedizinischen oder pharmazeutischen Produkts zu ermitteln. Der Zweck dieser Studie ist es, sich auf die neue Entwicklung von Behandlungen zu konzentrieren.
Diese klinische Studie kostet viel Geld und Zeit. Die Anwendung von maschinellem Lernen in diesem Bereich hat erhebliche Auswirkungen. Ein ML-basiertes System kann Echtzeitüberwachung und robusten Service bieten.
Der Vorteil der Anwendung maschineller Lerntechniken in klinischen Studien und Forschungen besteht darin, dass sie aus der Ferne überwacht werden können. Außerdem bietet maschinelles Lernen eine sichere klinische Umgebung für Patienten. Der Einsatz von überwachtem maschinellem Lernen im Gesundheitswesen kann die Effizienz der klinischen Studie steigern.
Gedanken beenden
Heutzutage ist maschinelles Lernen ein fester Bestandteil unseres Alltags. Diese Technik wird in einer Vielzahl von Bereichen wie Wettervorhersagen, Marketinganwendungen, Verkaufsprognosen und vielem mehr verwendet. Allerdings ist maschinelles Lernen im Gesundheitswesen aufgrund der medizinischen Komplexität und Datenknappheit immer noch nicht so weit verbreitet wie andere Anwendungen des maschinellen Lernens. Wir sind fest davon überzeugt, dass dieser Artikel dazu beiträgt, Ihre maschinellen Lernfähigkeiten zu bereichern.
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