A gépi tanulás (ML) és a mesterséges intelligencia (AI) az egészségügyben lehetőséget kínál az egészségügyi eredmények előrejelzésére és a kezelési tervek optimalizálására a klinikai adatok felhasználásával. Egyre létfontosságúak a klinikai adatelemzés forradalmasításában és a betegellátás átalakításában. A legfontosabb alkalmazások a következők:
- A betegellátás és az orvosi kutatás javítása: Az ML megjósolhatja az egészségügyi eredményeket, és felgyorsíthatja a gyógyszerek felfedezését.
- CMS-adatkészletek felhasználása: Az AI és az ML értékes betekintést nyerhet a CMS-adatkészletekből az egészségügyi kutatáshoz.
- Hozzáférés a neuroimaging adatokhoz: A mesterséges intelligencia javítja a diagnózist és a kezelést a neuroimaging adatok részletes elemzésével.
- Orvosbiológiai adatok elemzése: Az ML felgyorsítja a komplex orvosbiológiai adatkészletek értékelését a genomika és a gyógyszerfejlesztés áttörése érdekében.
- Nagy értékű egészségügyi adatok elemzése: Az AI és az NLP hatékonyan dolgozza fel a klinikai szövegekben található strukturálatlan adatokat, segítve a diagnosztikát.
- A léziódetektálás javítása: Az ML növeli a léziódetektálás pontosságát és hatékonyságát, így segíti a rák korai diagnosztizálását.
- Tüdőbetegségek diagnosztizálása és kezelése: Az ML lehetővé teszi a tüdőbetegségek korai stádiumú felismerését, és segít a betegség progressziójának nyomon követésében.
Az AI és az ML kiterjedt, úttörő alkalmazásai vannak a klinikai adatelemzésben, a betegellátás, az orvosi kutatás és a diagnosztikai folyamatok átalakításában. Továbbra is új lehetőségeket nyitnak meg az egészségügyben, és a betegek jobb kimenetelét és hatékonyságát ígérik.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
