人工智能的最新突破正在迅速改变世界。从自动驾驶汽车到图像识别再到聊天机器人，人工智能及其方法已经改变了所有可能的行业。当谈到这些智能技术的有效性和效率时，毫无疑问，它从未让大众失望。
基于预测定理的机器学习今天可能正在使每个行业受益，那么医疗保健为什么不呢？虽然许多人可能不知道，但机器学习在医学成像、MRI、病理学、个性化治疗识别、药物修改、放射学和维护电子健康记录方面做出了多项重大贡献。
根据报告，医学诊断错误导致约 10% 的死亡。它属于 IVD (In Vitro Medical Diagnostics)，由消费者购买或在实验室环境中使用，以检测感染、状况和疾病。这些诊断错误可能不是人为错误，而是健康信息技术整合效率低下、医疗工作系统缺乏导致诊断不当、研发 (R&D) 与医生和诊所、患者、护理人员等之间的沟通障碍。
另请阅读 : 了解机器学习及其创新可能性
尖端机器学习应用
在医疗保健领域，机器学习有机会掌握使用 NLP（自然语言处理）、面部识别、深度学习和计算机辅助诊断的革命性工具，以支持更好的护理。
以下列出了一些 AI 机器学习诊断应用，它们促进更好的决策、提高研究/临床试验的效率和优质医疗保健。
-
增强诊断 –
疾病识别和诊断是机器学习在医学领域的前沿。ML 专门在治疗脑部疾病和最可怕的癌症领域工作。根据多份报告，治疗癌症的 800 多种药物和疫苗已进入试验阶段。使用预测分析帮助诊断和治疗脑部疾病的需求很大。
-
肿瘤学 –
借助深度学习，为癌症的早期检测打开了大门。作为全球第二大死亡原因，幸运的是，深度学习软件显示出与专家相比准确诊断的能力，并且在早期阶段就能诊断，以便采取及时行动。
另请阅读 : 对开发者而言是福音的最佳机器学习工具
-
有效的个性化治疗 –
这是最热门的研究领域，患者数据与预测分析相结合，帮助为患者提供个性化药物和有效治疗。由医生主导的领域借助更有限的诊断集。为了推动治疗决策的变化并优化治疗方案的选择。在不久的将来，我们可能会看到移动应用、生物传感器的使用增加，实现无限健康测量和对健康问题的微小监测。希望这能降低医疗成本，患者严格遵守处方，将自动优化个人健康。
-
聊天机器人 –
基于 AI 的聊天机器人可以通过语音识别能力识别患者症状中的模式。然后据报道将症状与其数据库中存储的病例进行比较。在反馈中，它分析用户的问题并给出适当的建议和行动方案。基于患者对聊天机器人询问的病史、症状和情况等回答。除了诊断，聊天机器人还与可穿戴设备集成，监测胆固醇水平和心率等患者数据。
-
MRI 中增强脑部图像数据质量 –
脑成像或神经成像用于评估脑部疾病并确保正常功能。脑成像有助于诊断脑部疾病，并改善对人脑的研究。尽管这些只是脑成像众多巨大优势中的一部分，但 MRI（磁共振成像）在过程中面临巨大问题。当患者在 MRI 扫描期间移动头部时，数据质量会下降，这阻碍了脑部分析并导致错误诊断。在 ML 协助和 FIRMM 等软件的帮助下，可实时监测脑部相关数据并提供数据质量指标。在 Linux 操作系统下开发，主要在 Ubuntu 和 CentOS 平台上运行。
-
机器人手术 –
当谈到手术机器人时，达芬奇机器人抢尽风头。它允许外科医生操控机械肢体，以精细细节并在狭窄空间内进行手术，且不会颤抖。虽然并非所有机器人手术都融入了 ML，但它有助于识别机器人肢体到被操作身体的距离。此外，当从人类控制器获取指令时，它会照顾机器人肢体的持续运动和移动。
-
罕见疾病 –
为了治疗多种罕见疾病，机器学习融合面部识别软件，有助于临床诊断。通过这些面部识别软件或深度学习软件，在面部分析的工作下分析患者的照片。深度学习检测与罕见遗传疾病相关的表型。
我们探讨了这些开创性应用中的几个，尽管创新清单肯定没有尽头。我们旨在基于 AI 机器学习提供一组简洁的当前动态。
结束语
医疗保健的反应式方法今天已转变为预测式方法。有了这些智能技术，我们相信有无限的虚拟机会。随着全国许多医疗保健组织的众多创新，机器学习真正看起来像是一个赋能医疗保健系统的救星。
