7 机器学习在医疗保健行业的应用

医疗保健行业是一个重要的行业，它为数百万公民提供护理，同时为当地经济做出贡献。人工智能以多种方式使医疗保健行业受益。信息技术通过提供帮助正在彻底改变医疗保健行业。众所周知，人工智能是开发能够执行通常需要人类智能的任务的计算系统。这些涉及繁重的任务，例如决策、解决复杂问题、对象检测等等。技术的好处，例如提高准确性和高水平计算，人类需要数天才能手动解决这些问题正在实施到医疗保健业务中，以增强服务并保持数据井井有条。

机器学习是人工智能的一种应用，它影响了包括营销、金融、游戏行业甚至音乐艺术在内的各个领域。然而，人工智能的最大影响是在医疗保健领域。根据普华永道的一份报告，到 2030 年，人工智能将为世界经济额外贡献 15.7 万亿美元，而对医疗保健行业的影响估计最大。

医疗保健领域人工智能突然增长的原因

让我们缩小机器学习在医疗保健行业突然增长和应用背后的原因。有两个要点使人工智能在医疗保健领域如此具有影响力。

• 医疗数据的高可用性——随着数据的可用性，实施人工智能变得更加容易。人工智能基于需要大量数据的深度学习和机器学习等技术。因此，医疗保健行业通过适当组织的数据设置来跟踪他们公司的记录变得更加容易。
• 复杂算法的开发——复杂算法的引入导致了医疗保健行业机器学习的发展。特别是医疗数据字符很高的维度，数据非常庞大，具有成千上万的属性，机器学习通过复杂的问题解决特性在医疗保健行业发挥了重要作用。

机器学习在医疗保健领域的应用

越来越多的机器学习在医疗保健中的应用使医疗保健行业能够有效地管理他们的数据并增强他们的服务。让我们看一下机器学习在医疗保健行业的几个应用。

1. 管理医疗数据

机器学习实际上是通过实施认知技术来推进医疗保健行业，以便解开大量医疗记录并执行任何电力诊断。机器学习有助于预测用户的意图。在组织的工作流程中实施机器学习可以开发个性化的用户体验，使公司能够做出更好的决策和更好的行动，从而增强客户体验，从而使组织受益。因此，机器学习有助于存储、收集和改造数据。

2.有助于医学诊断

根据 Global Market Insights 的数据，到 2024 年，由 AI 驱动的医学影像和诊断将增长 40% 以上，超过 25 亿美元。借助机器学习和深度学习模型，人工智能实际上正在彻底改变医学图像诊断领域。人工智能在医学诊断中的一项主要应用是 MRI 扫描。人工智能已经接管了 MRI 扫描的复杂分析，并使其过程变得更加简单。

3. 早期发现疾病

机器学习在心脏病发作和糖尿病等疾病的早期预测中发挥了非常重要的作用。有许多基于人工智能的可穿戴设备正在开发中，用于监控人的健康，并在设备观察到异常或不太可能发生的事情时显示任何警告。例如：- Fitbit 和 Apple Watch。这些设备监测一个人的心率、睡眠周期、呼吸频率、活动水平、血压等。它保持这些措施的记录 24×7。

4. 医疗救助中的机器学习

根据最近的一项调查，随着医疗助理引擎的发展，基于人工智能的虚拟护士的发展有所增加，到 2027 年，虚拟护士助理的价值最高可达 200 亿美元。虚拟护士有助于监测患者的状况和在两次就诊之间跟进治疗。

5. 决策中的机器学习

人工智能不仅在医疗保健领域的决策制定中发挥了非常重要的作用，而且人工智能还通过研究客户需求和评估企业可能面临的任何潜在风险来改善业务。人工智能在决策中的一个强大用例是使用手术机器人，它可以最大限度地减少错误和任何变化，并最终有助于提高外科医生的效率。与任何其他方法相比，它们有助于以更好的灵活性和控制力实施复杂的手术。

6.个性化医疗

机器学习的预测分析可以帮助用户获得个性化的治疗。通常，护士必须从一组特定的诊断中进行选择，或者使用基于历史和可用遗传信息的固定公式来预测患者的风险。而医学中的机器学习通过分析病史来预测患者的数据以生成多种治疗方案。由于这些治疗基于用户的数据，它们更有可能适合患者并且更加个性化。

7.帮助分析处方中的错误

机器学习也可以检测和分析处方中的错误。智能可以使用给定的处方检查患者的健康记录，以发现并纠正药物中可能存在的错误。

结论：在医疗保健行业，各种数据科学模型的智能在没有任何人类智能的情况下，可以在很少甚至没有时间的情况下提供准确有效的结果。机器学习模型通过建立准确有效的建议或减少医疗保健专业人员的手动任务以多种方式帮助医疗保健部门，从而使他们能够专注于研究领域并提高他们在紧急情况下的表现。