Maschinn Léieren An der Gesondheetswiesen

Real-Welt Uwendungen Of Machine Learning An der Gesondheetswiesen

D'Gesondheetsindustrie huet ëmmer vun technologesche Fortschrëtter an hiren Affer profitéiert. Vun Pacemakers a Röntgenstrahlen bis elektronesch CPRs a méi, d'Gesondheetsariichtung konnt d'Gesellschaft a seng Evolutioun immens bäidroen wéinst der Roll vun der Technologie. D'Evolutioun no vir an dëser Phase vu Fortschrëtter ze huelen ass Kënschtlech Intelligenz (AI) a seng alliéiert Technologien wéi Maschinnléieren, Deep Learning, PNL, a méi.

A méi Weeër wéi virstellbar, AI a Maschinnléierekonzepter hëllefen Dokteren a Chirurgen wäertvollt Liewen nahtlos ze retten, Krankheeten a Bedenken och virun hirer Advent z'entdecken, Patienten besser ze managen, méi effektiv an hirem Erhuelungsprozess engagéieren, a méi. Duerch AI-driven Léisungen a Maschinnléiermodeller kënnen Organisatiounen weltwäit d'Gesondheetsariichtung besser u Leit liwweren.

Awer wéi genau sinn dës zwou Technologien déi d'Spideeler an d'Gesondheetsversuerger empoweréieren? Wat sinn déi real-Welt konkret Uwendunge vu Benotzungsfäll, déi se inévitabel maachen? Ma, loosst eis erausfannen.

D'Roll vum Maschinnléieren an der Gesondheetsariichtung

Fir déi oninitiéiert ass Maschinnléieren eng Ënnerdeelung vun AI déi Maschinnen erlaabt autonom Konzepter ze léieren, Daten ze veraarbechten a gewënschte Resultater ze liwweren. Duerch verschidde Léiertechniken wéi net iwwerwaacht, iwwerwaacht Léieren, a méi, léiere Maschinnléiere Modeller Daten duerch Konditiounen a Klauselen ze veraarbechten an zu Resultater kommen. Dëst mécht se ideal fir prescriptive a predictive Abléck ze churnen.

D'Roll vum Maschinnléieren an der Gesondheetsariichtung Dës Abléck hëllefe immens an der organisatorescher an administrativer Säit vun der Gesondheetsversuergung wéi Patient- a Bettmanagement, Ferniwwerwaachung, Rendez-vousmanagement, Erstelle vun Flichtlëschten, a méi. All Dag verbréngen Gesondheetsspezialisten 25% vun hirer Zäit op redundante Aufgaben wéi Rekordverwaltung & Aktualiséierung a Fuerderungsveraarbechtung, wat verhënnert datt se Gesondheetsversuergung liwweren wéi néideg.

D'Ëmsetzung vu Maschinnléieremodeller kéint d'Automatiséierung bréngen an d'mënschlech Interventioun eliminéieren op Plazen déi se am mannsten erfuerderlech sinn. Donieft hëlleft d'Maschinn Léieren och beim Optimisatioun vum Patient Engagement an Erhuelung andeems se fristgerecht Alarmer an Notifikatiounen un d'Patienten iwwer hir Medikamenter, Rendez-vousen, Berichtersammlung a méi schécken.

Nieft dësen administrativen Virdeeler ginn et aner praktesch Virdeeler vum Maschinnléieren an Gesondheetswiesen. Loosst eis entdecken wat se sinn.

Loosst eis Är AI Trainingsdatenfuerderung haut diskutéieren.

Real-World Uwendungen vun Machine Learning

Krankheet Detektioun & Effizient Diagnos

Ee vun de grousse Benotzungsfäll vu Maschinnléieren an der Gesondheetsariichtung läit an der fréicher Detektioun an der effizienter Diagnostik vu Krankheeten. Bedenken wéi ierflech a genetesch Stéierungen a verschidden Aarte vu Kriibs si schwéier an de fréie Stadien z'identifizéieren, awer mat gutt ausgebilten Maschinnléiereléisungen kënne se präzis festgestallt ginn.

Esou Modeller ënnerleien Joer Training aus Computer Visioun an aner Datesätz. Si ginn trainéiert fir och déi geringsten Anomalien am mënschleche Kierper oder engem Organ ze gesinn fir eng Notifikatioun fir weider Analyse auszeléisen. E gutt Beispill vun dësem Benotzungsfall ass IBM Watson Genomic, deem säi genom-driven Sequenzéierungsmodell ugedriwwen duerch kognitiv Informatik erlaabt méi séier a méi effektiv Weeër fir Bedenken ze diagnostizéieren.

Effikass Gestioun vun Gesondheet Records

Trotz Fortschrëtter ass den Ënnerhalt vun elektronesche Gesondheetsrecords nach ëmmer eng plagéiert Suerg am Gesondheetssektor. Och wann et richteg ass datt et vill méi einfach ginn ass am Verglach mat deem wat mir kollektiv virdru benotzt hunn, sinn d'Gesondheetsdaten nach ëmmer iwwerall.

Dëst ass zimmlech ironesch well Gesondheetsrecords musse zentraliséiert a streamlined ginn (loosst eis och net interoperabel vergiessen). Wéi och ëmmer, vill entscheedend Detailer déi aus records feelen, sinn entweder gespaart oder falsch. Wéi och ëmmer, den Afloss vum Maschinnléieren ännert all dës wéi Projete vu MathWorks a Google hëllefen an der automatescher Aktualiséierung vu souguer offline records duerch Handschrëftdetektiounstechnologien. Dëst garantéiert datt Gesondheetsspezialisten iwwer Vertikalen fristgerechten Zougang zu Patientdaten hunn fir hir Aarbecht ze maachen.

Diabetis Detektioun

De Problem mat enger Krankheet wéi Diabetis ass datt vill Leit et fir eng länger Zäit hunn ouni Symptomer ze erliewen. Also, wa se tatsächlech d'Symptomer an d'Effekter vun Diabetis fir d'éischte Kéier erliewen, ass et scho relativ spéit. Wéi och ëmmer, Fäll wéi dës kënnen duerch Maschinnléiere Modeller verhënnert ginn.

E System gebaut op Algorithmen wéi Naive Bayes, KNN, Decision Tree, a méi kéint benotzt ginn fir Gesondheetsdaten ze veraarbechten an den Ufank vun Diabetis virauszesoen duerch Detailer vum Alter vun engem Individuum, Liewensstilwahlen, Diät, Gewiicht an aner entscheedend Detailer. Déiselwecht Algorithmen kënnen och benotzt ginn fir Lebererkrankheeten präzis z'entdecken.

Behuelen Modifikatioun

Gesondheetsversuergung ass iwwer d'Behandlung vu Krankheeten a Krankheeten. Et geet ëm allgemeng Wuelbefannen. Dacks verroden mir als Mënsch méi iwwer eis selwer a wat mir mat eise kierperleche Gesten, Haltungen a Gesamtverhalen duerchgoen. Maschinnléieren-gedriwwe Modeller kënnen eis elo hëllefen sou Ënnerbewosstsinn an onfräiwëlleg Handlungen z'identifizéieren an néideg Liewensstil Ännerungen ze maachen. Dëst kéint sou einfach sinn wéi wearables, déi Iech recommandéieren Äre Kierper no längerer Perioden vun Idle Zäit ze beweegen oder Apps déi Iech froen Är Kierperhaltungen ze korrigéieren.

Entdeckt nei Drogen a Medikamenter

Entdeckt nei Medikamenter a Medikamenter Vill grouss gesondheetlech Krankheeten hunn nach ëmmer keng Kur. Och wann et direkt liewensgeféierlech Bedenken wéi Kriibs an AIDS op der enger Säit sinn, ginn et och chronesch Krankheeten déi Individuen fir hiert ganzt Liewen iessen kënnen wéi Autoimmunerkrankungen an neurologësch Stéierungen.

Maschinnléieren hëlleft immens Organisatiounen an Drogenhersteller fir Medikamenter fir grouss Krankheeten méi séier a méi effektiv ze kommen. Duerch simuléiert klinesch Studien, Sequenzéierung a Mustererkennung kënnen d'Firmen elo hir Experimenter an Observatiounsprozesser séier verfollegen. Vill onkonventionell Therapien a Remedies ginn och parallel zur Mainstream Medizin entwéckelt mat der Hëllef vu Maschinnléieren.

Wrapping Up

Maschinnléieren reduzéiert d'Zäit erfuerderlech fir eis Mënschen wesentlech fir déi nächst Phas vun der Evolutioun z'erreechen. Mir ginn elo mat engem Tempo méi séier vir wéi mir heihinner komm sinn. Mat méi Benotzungsfäll, Experimenter an Uwendungen, kënne mir diskutéieren wéi Kriibs geheelt gouf oder wéi eng zerstéierend Pandemie vermeit gouf wéinst enger einfacher Smartphone App an de kommende Joeren. AI in Gesondheetswiesen revolutionéiert déi medizinesch Industrie.

Sozial Share