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Con la rapida crescita della popolazione, sembra difficile registrare e analizzare l'enorme quantità di informazioni sui pazienti. L'apprendimento automatico ci fornisce un modo per scoprire ed elaborare automaticamente questi dati, il che rende il sistema sanitario più dinamico e robusto. L'apprendimento automatico nel settore sanitario riunisce due tipi di domini: informatica e scienza medica in un unico thread. La tecnica di apprendimento automatico porta un avanzamento della scienza medica e analizza anche dati medici complessi per ulteriori analisi.
Diversi ricercatori stanno lavorando in questo campo per portare nuove dimensioni e funzionalità. Recentemente, Google ha inventato un algoritmo di apprendimento automatico per rilevare i tumori cancerosi sulle mammografie. Inoltre, Stanford presenta un algoritmo di deep learning per determinare il cancro della pelle. Ogni anno, diverse conferenze, e.g., Machine Learning for Healthcare, sono tenuti a perseguire una nuova tecnologia automatizzata nella scienza medica per fornire un servizio migliore.
Applicazioni dell'apprendimento automatico nel settore sanitario
Lo scopo dell'apprendimento automatico è rendere la macchina più prospera, efficiente e affidabile di prima. Tuttavia, in un sistema sanitario, lo strumento di apprendimento automatico è il cervello e la conoscenza del medico.
Perché un paziente ha sempre bisogno di un tocco umano e di cure human. Né l'apprendimento automatico né altre tecnologie possono sostituirlo. Una macchina automatizzata può fornire il servizio in modo migliore. Di seguito, sono descritte le prime 10 applicazioni del machine learning nel settore sanitario.
1. Diagnosi di malattie cardiache
Il cuore è uno degli organi principali del nostro corpo. Spesso soffriamo di una varietà di malattie cardiache come la malattia coronarica (CAD), la malattia coronarica (CHD) e così via. Molti ricercatori stanno lavorando su algoritmi di apprendimento automatico per la diagnosi delle malattie cardiache. È un problema di ricerca molto caldo in tutto il mondo. Un sistema automatizzato di diagnosi delle malattie cardiache è uno dei vantaggi più notevoli dell'apprendimento automatico nel settore sanitario.
I ricercatori stanno lavorando su diversi algoritmi di apprendimento automatico supervisionati come Support Vector Machine (SVM) o Naive Bayes da utilizzare come algoritmo di apprendimento per il rilevamento di malattie cardiache.
Il set di dati sulle malattie cardiache dell'UCI può essere utilizzato come set di dati di allenamento o test o entrambi. Lo strumento di data mining WEKA può essere utilizzato per l'analisi dei dati. In alternativa, se lo desideri, puoi utilizzare un approccio di rete neurale artificiale (ANN) per sviluppare il sistema di diagnosi delle malattie cardiache.
2. Prevedere il diabete
Il diabete è una delle malattie comuni e pericolose. Inoltre, questa malattia è una delle principali cause di creare qualsiasi altra malattia grave e verso la morte. Questa malattia può danneggiare le nostre varie parti del corpo come reni, cuore e nervi. L'obiettivo dell'utilizzo di un approccio di apprendimento automatico in questo campo è rilevare il diabete in una fase precoce e salvare i pazienti.
Come algoritmo di classificazione, è possibile utilizzare Random forest, KNN, Decision Tree o Naive Bayes per sviluppare il sistema di previsione del diabete. Tra questi, Naive Bayes supera gli altri algoritmi in termini di accuratezza. Perché le sue prestazioni sono eccellenti e richiedono meno tempo di calcolo. Puoi scaricare il set di dati sul diabete da qui. Contiene 768 punti dati con nove funzioni ciascuno.
3. Previsione di malattie del fegato
Il fegato è il secondo organo interno più importante del nostro corpo. Svolge un ruolo fondamentale nel metabolismo. Si possono attaccare diverse malattie del fegato come la cirrosi, l'epatite cronica, il cancro al fegato e così via.
Recentemente, i concetti di machine learning e data mining sono stati utilizzati in modo drammatico per prevedere le malattie del fegato. È un compito molto impegnativo prevedere la malattia utilizzando dati medici voluminosi. Tuttavia, i ricercatori stanno facendo del loro meglio per superare tali problemi utilizzando concetti di apprendimento automatico come classificazione, clustering e molti altri.
Indian Liver Patient Dataset (ILPD) può essere utilizzato per un sistema di previsione delle malattie del fegato. Questo set di dati contiene dieci variabili. Oppure, è possibile utilizzare anche il set di dati sui disturbi del fegato. Come classificatore, è possibile utilizzare Support Vector Machine (SVM). Puoi utilizzare MATLAB per sviluppare il sistema di previsione delle malattie del fegato.
4. Chirurgia Robotica
La chirurgia robotica è una delle applicazioni di machine learning di riferimento nel settore sanitario. Questa applicazione diventerà presto un'area promettente. Questa applicazione può essere suddivisa in quattro sottocategorie come sutura automatica, valutazione delle abilità chirurgiche, miglioramento dei materiali chirurgici robotici e modellazione del flusso di lavoro chirurgico.
La sutura è il processo di sutura di una ferita aperta. L'automazione della sutura può ridurre la lunghezza della procedura chirurgica e l'affaticamento del chirurgo. Ad esempio, il robot chirurgico Raven. I ricercatori stanno cercando di applicare un approccio di apprendimento automatico per valutare le prestazioni del chirurgo nella chirurgia mininvasiva assistita da robot.
I ricercatori dell'Advanced Robotics and Controls Lab dell'Università della California, San Diego (UCSD) stanno cercando di esplorare applicazioni di apprendimento automatico per migliorare la robotica chirurgica.
Come, nel caso della neurochirurgia, i robot non sono in grado di operare efficacemente. Il flusso di lavoro chirurgico manuale richiede molto tempo e non può fornire un feedback automatico. Utilizzando un approccio di apprendimento automatico, può accelerare il sistema.
5. Rilevamento e previsione del cancro
Al momento, vengono utilizzati approcci di apprendimento automatico per rilevare e classificare ampiamente i tumori. Inoltre, il deep learning svolge un ruolo significativo nella rilevazione del cancro. Poiché il deep learning è accessibile e le fonti di dati sono disponibili. Uno studio ha dimostrato che il deep learning riduce la percentuale di errore per la diagnosi del cancro al seno.
L'apprendimento automatico ha dimostrato le sue capacità di rilevare il cancro con successo. Ricercatori cinesi hanno esplorato DeepGene: un classificatore di tipi di cancro che utilizza l'apprendimento profondo e le mutazioni puntiformi somatiche. Utilizzando un approccio di deep learning, il cancro può essere rilevato anche estraendo caratteristiche dai dati di espressione genica. Inoltre, la Convolution Neural Network (CNN) viene applicata nella classificazione del cancro.
6. Trattamento personalizzato
L'apprendimento automatico per il trattamento personalizzato è un problema di ricerca caldo. L'obiettivo di quest'area è fornire un servizio migliore basato su dati sanitari individuali con analisi predittiva. Strumenti computazionali e statistici di apprendimento automatico vengono utilizzati per sviluppare un sistema di trattamento personalizzato basato sui sintomi dei pazienti e sulle informazioni genetiche.
Per sviluppare il sistema di trattamento personalizzato, viene utilizzato un algoritmo di apprendimento automatico supervisionato. Questo sistema è sviluppato utilizzando le informazioni mediche del paziente. L'app SkinVision è l'esempio del trattamento personalizzato. Usando questa app, puoi controllare la sua pelle per il cancro della pelle sul suo telefono. Il sistema di trattamento personalizzato può ridurre i costi dell'assistenza sanitaria.
7. Scoperta di nuovi farmaci
L'uso dell'apprendimento automatico nella scoperta di farmaci è un'applicazione di riferimento dell'apprendimento automatico in medicina. Microsoft Project Hanover sta lavorando per portare le tecnologie di apprendimento automatico nella medicina di precisione. Al momento, diverse aziende stanno applicando la tecnica dell'apprendimento automatico nella scoperta di farmaci. Ad esempio, BenevolentAI. Il loro obiettivo è utilizzare l'intelligenza artificiale (AI) nella scoperta di farmaci.
Ci sono diversi vantaggi nell'applicare l'apprendimento automatico in questo campo, ad esempio accelererà il processo e ridurrà il tasso di fallimento. Inoltre, l'apprendimento automatico ottimizza il processo di produzione e il costo della scoperta di farmaci.
8. Registratore sanitario elettronico intelligente
L'ambito dell'apprendimento automatico come la classificazione dei documenti e il riconoscimento ottico dei caratteri può essere utilizzato per sviluppare un sistema di cartelle cliniche elettroniche intelligente. Il compito di questa applicazione è sviluppare un sistema in grado di ordinare le richieste dei pazienti via e-mail o trasformare un sistema di registrazione manuale in un sistema automatizzato. Questo obiettivo di questa applicazione è costruire un sistema sicuro e facilmente accessibile.
La rapida crescita delle cartelle cliniche elettroniche ha arricchito l'archivio dei dati medici sui pazienti, che possono essere utilizzati per migliorare l'assistenza sanitaria. Riduce gli errori nei dati, ad esempio i dati duplicati.
Per sviluppare il sistema di registrazione elettronica dello stato di salute è possibile utilizzare algoritmi di apprendimento automatico supervisionati come Support Vector Machine (SVM) come classificatore o si può anche applicare una rete neurale artificiale (ANN).
9. Apprendimento automatico in radiologia
Recentemente, i ricercatori hanno lavorato per integrare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale in radiologia. Aidoc fornisce al radiologo un software per accelerare il processo di rilevamento utilizzando approcci di apprendimento automatico.
Il loro compito è analizzare l'immagine medica per offrire la soluzione intelligibile per rilevare anomalie in tutto il corpo. L'algoritmo di apprendimento automatico supervisionato viene utilizzato principalmente in questo campo.
Per la segmentazione dell'immagine medica, viene utilizzata la tecnica di apprendimento automatico. La segmentazione è il processo di identificazione delle strutture in un'immagine. Per la segmentazione dell'immagine, viene utilizzato principalmente il metodo di segmentazione del taglio del grafico. L'elaborazione del linguaggio naturale viene utilizzata per l'analisi per i rapporti di testo di radiologia. Pertanto, l'applicazione dell'apprendimento automatico in radiologia può migliorare il servizio di cura del paziente.
10. Sperimentazione clinica e ricerca
La sperimentazione clinica può essere un insieme di domande che richiedono risposte per ottenere l'efficienza e la sicurezza di un individuo biomedico o farmaceutico. Lo scopo di questo studio è quello di concentrarsi sul nuovo sviluppo dei trattamenti.
Questa sperimentazione clinica costa molto tempo e denaro. L'applicazione dell'apprendimento automatico in questo campo ha un impatto significativo. Un sistema basato su ML può fornire monitoraggio in tempo reale e un servizio affidabile.
Il vantaggio dell'applicazione della tecnica di apprendimento automatico negli studi clinici e nella ricerca è che può essere monitorato da remoto. Inoltre, l'apprendimento automatico fornisce un ambiente clinico sicuro per i pazienti. L'utilizzo dell'apprendimento automatico supervisionato nel settore sanitario può migliorare l'efficienza della sperimentazione clinica.
Pensieri finali
Al giorno d'oggi, l'apprendimento automatico è parte integrante della nostra vita quotidiana. Questa tecnica viene utilizzata in una varietà di domini come previsioni del tempo, applicazioni di marketing, previsione delle vendite e molti altri. Tuttavia, l'apprendimento automatico nel settore sanitario non è ancora così ampio come altre applicazioni di apprendimento automatico a causa della complessità medica e della scarsità di dati. Crediamo fermamente che questo articolo aiuti ad arricchire le tue capacità di apprendimento automatico.
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