Maschinelles Lernen im Gesundheitswesen

Reale Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen

Die Gesundheitsbranche hat seit jeher von technologischen Fortschritten und deren Angeboten profitiert. Von Herzschrittmachern und Röntgengeräten bis hin zu elektronischen HLWs und mehr konnte das Gesundheitswesen aufgrund der Rolle der Technologie einen enormen Mehrwert für die Gesellschaft und ihre Entwicklung schaffen. Künstliche Intelligenz (KI) und ihre verwandten Technologien wie maschinelles Lernen, Deep Learning, NLPUnd vieles mehr.

KI- und Machine-Learning-Konzepte helfen Ärzten und Chirurgen in vielerlei Hinsicht dabei, wertvolle Leben nahtlos zu retten, Krankheiten und Bedenken noch vor ihrem Auftreten zu erkennen, Patienten besser zu verwalten, effektiver in ihren Genesungsprozess einzugreifen und vieles mehr. Durch KI-gesteuerte Lösungen und Modelle für maschinelles Lernen können Unternehmen auf der ganzen Welt die Gesundheitsversorgung der Menschen verbessern.

Aber wie genau unterstützen diese beiden Technologien Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister? Was sind die realen, greifbaren Anwendungen von Anwendungsfällen, die sie unvermeidlich machen? Nun, lass es uns herausfinden.

Die Rolle des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen

Für Uneingeweihte ist maschinelles Lernen eine Teilmenge der KI, die es Maschinen ermöglicht, autonom Konzepte zu lernen, Daten zu verarbeiten und gewünschte Ergebnisse zu liefern. Durch verschiedene Lerntechniken wie unüberwachtes, überwachtes Lernen und mehr lernen Modelle des maschinellen Lernens, Daten durch Bedingungen und Klauseln zu verarbeiten und zu Ergebnissen zu gelangen. Dies macht sie ideal, um präskriptive und prädiktive Erkenntnisse zu liefern.

Die Rolle des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen Diese Erkenntnisse helfen immens bei der organisatorischen und administrativen Seite der Gesundheitsversorgung wie Patienten- und Bettenverwaltung, Fernüberwachung, Terminverwaltung, Erstellung von Dienstplänen und mehr. Täglich verbringen medizinisches Fachpersonal 25 % ihrer Zeit mit redundanten Aufgaben wie der Verwaltung und Aktualisierung von Unterlagen sowie der Bearbeitung von Ansprüchen, was sie daran hindert, die erforderliche Gesundheitsversorgung bereitzustellen.

Die Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen könnte eine Automatisierung herbeiführen und menschliche Eingriffe an den Stellen eliminieren, an denen sie am wenigsten benötigt werden. Darüber hinaus hilft maschinelles Lernen auch bei der Optimierung des Patientenengagements und der Genesung, indem rechtzeitig Warnungen und Benachrichtigungen an Patienten zu ihren Medikamenten, Terminen, der Erfassung von Berichten und mehr gesendet werden.

Neben diesen administrativen Vorteilen gibt es weitere praktische Vorteile des maschinellen Lernens in Gesundheitswesen. Lassen Sie uns erforschen, was sie sind.

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.

Reale Anwendungen des maschinellen Lernens

Erkennung von Krankheiten und effiziente Diagnose

Einer der wichtigsten Anwendungsfälle von Machine Learning im Gesundheitswesen liegt in der Früherkennung und effizienten Diagnose von Krankheiten. Bedenken wie erbliche und genetische Erkrankungen sowie bestimmte Krebsarten sind im Frühstadium schwer zu erkennen, aber mit gut trainierten maschinellen Lernlösungen können sie präzise erkannt werden.

Solche Modelle werden jahrelang mit Computer Vision und anderen Datensätzen trainiert. Sie sind darauf trainiert, selbst kleinste Anomalien im menschlichen Körper oder einem Organ zu erkennen, um eine Benachrichtigung zur weiteren Analyse auszulösen. Ein gutes Beispiel für diesen Anwendungsfall ist IBM Watson Genomic, dessen genomgesteuertes Sequenzierungsmodell auf Basis von Cognitive Computing schnellere und effektivere Möglichkeiten zur Diagnose von Bedenken ermöglicht.

Effiziente Verwaltung von Gesundheitsakten

Trotz der Fortschritte ist die Pflege elektronischer Patientenakten im Gesundheitswesen nach wie vor ein großes Problem. Es stimmt zwar, dass es im Vergleich zu dem, was wir früher gemeinsam verwendet haben, viel einfacher geworden ist, aber Gesundheitsdaten sind immer noch überall.

Dies ist ziemlich ironisch, da Gesundheitsakten zentralisiert und optimiert werden müssen (nicht zu vergessen auch die Interoperabilität). Viele wichtige Details, die in Aufzeichnungen verloren gehen, sind jedoch entweder gesperrt oder falsch. Der Einfluss des maschinellen Lernens ändert jedoch all dies, da Projekte von MathWorks und Google bei der automatischen Aktualisierung sogar von Offline-Datensätzen durch Handschrifterkennungstechnologien helfen. Dadurch wird sichergestellt, dass medizinisches Fachpersonal aller Branchen rechtzeitig auf Patientendaten zugreifen kann, um ihre Arbeit zu erledigen.

Diabetes-Erkennung

Das Problem bei einer Krankheit wie Diabetes ist, dass viele Menschen sie über einen längeren Zeitraum ohne Symptome haben. Wenn sie also zum ersten Mal die Symptome und Auswirkungen von Diabetes tatsächlich erleben, ist es schon ziemlich spät. Solche Fälle könnten jedoch durch Modelle des maschinellen Lernens verhindert werden.

Ein System, das auf Algorithmen wie Naive Bayes, KNN, Decision Tree und mehr basiert, könnte verwendet werden, um Gesundheitsdaten zu verarbeiten und den Ausbruch von Diabetes anhand von Details zu Alter, Lebensstil, Ernährung, Gewicht und anderen wichtigen Details einer Person vorherzusagen. Dieselben Algorithmen könnten auch verwendet werden, um Lebererkrankungen genau zu erkennen.

Verhaltensänderung

Gesundheitswesen geht über die Behandlung von Krankheiten und Krankheiten hinaus. Es geht um das allgemeine Wohlbefinden. Oft geben wir als Menschen mehr über uns selbst und das, was wir mit unseren Körpergesten, Körperhaltungen und unserem allgemeinen Verhalten durchmachen, preis. Durch maschinelles Lernen getriebene Modelle können uns nun helfen, solche unbewussten und unfreiwilligen Handlungen zu erkennen und notwendige Änderungen des Lebensstils vorzunehmen. Dies können beispielsweise Wearables sein, die Ihnen empfehlen, Ihren Körper nach längerer Leerlaufzeit zu bewegen, oder Apps, die Sie auffordern, Ihre Körperhaltung zu korrigieren.

Entdeckung neuer Medikamente und Medikamente

Entdeckung neuer Medikamente &Amp; Medikamente Viele große gesundheitliche Beschwerden sind noch immer nicht heilbar. Auf der einen Seite gibt es unmittelbar lebensbedrohliche Sorgen wie Krebs und AIDS, aber auch chronische Krankheiten, die den Einzelnen ein Leben lang auffressen können, wie Autoimmunerkrankungen und neurologische Erkrankungen.

Maschinelles Lernen hilft Organisationen und Arzneimittelherstellern immens dabei, Medikamente für schwere Krankheiten schneller und effektiver zu entwickeln. Durch simulierte klinische Studien, Sequenzierung und Mustererkennung sind Unternehmen jetzt in der Lage, ihre Experimentier- und Beobachtungsprozesse zu beschleunigen. Auch viele unkonventionelle Therapien und Heilmittel werden mit Hilfe von Machine Learning parallel zur Schulmedizin entwickelt.

Fazit

Maschinelles Lernen verkürzt die Zeit, die wir Menschen benötigen, um die nächste Evolutionsphase zu erreichen, erheblich. Wir bewegen uns jetzt schneller voran, als wir hierher gekommen sind. Mit mehr Anwendungsfällen, Experimenten und Anwendungen könnten wir in den kommenden Jahren darüber diskutieren, wie Krebs geheilt oder eine verheerende Pandemie durch eine einfache Smartphone-App vermieden wurde. AI in Gesundheitswesen revolutioniert die Medizinbranche.

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