机器学习如何成为医疗保健行业的游戏规则改变者？

机器学习正在推动医疗保健行业的大规模改进和创新。 它正在加快临床操作、药物开发、手术和数据管理方面的进展。

Covid-19 大流行进一步推动医疗保健部门积极采用这种现代技术。

更重要的是，患者将受益最大，因为该技术可以通过分析他们的最佳治疗计划来改善他们的健康结果。 ML 能够更准确地在早期发现疾病，有助于减少医院和诊所的再入院人数。

在本文中，我们将了解机器学习在医疗保健领域的关键应用，以及该技术如何以其非凡的优势重新定义该行业。

让我们开始！

机器学习在医疗保健中的主要应用

从最大限度地提高医院效率到做出准确的诊断，ML 技术已被证明是医疗保健行业的福音。 以下是医疗保健行业的一些主要机器学习应用程序，可以更好地与用户互动并产生更多收入。

个性化治疗

提供个性化治疗是医疗保健领域的关键机器学习用例之一。 它允许医疗保健组织通过分析患者的病史、症状和测试来提供个性化的患者护理。 在医学和医疗保健中使用机器学习，医生可以开发定制的治疗方法并开出针对个体患者特定疾病的药物。

借助 ML，医疗保健组织还可以访问基于患者电子健康记录的分析。 这有助于医生更快地决定哪种治疗最适合患者。

此外，医疗保健中的机器学习可以帮助医生确定患者是否准备好进行必要的药物改变。 这有助于从一开始就进行正确的治疗。

检测欺诈

根据美国司法部的数据，该国 3% 的医疗保健索赔是欺诈性的。 这转化为每年损失一千亿美元。 使用机器学习模型，医疗保健行业可以在支付无效索赔之前检测到无效索赔，并加快有效索赔的批准、处理和支付。 除了检测保险欺诈之外，机器学习还可以防止窃取患者数据。

哈佛 Pilgrim Health 等领先的医疗保健组织正在采用 AI 和 ML 技术来根除医疗保健欺诈。 他们正在使用基于机器学习的欺诈检测系统来识别索赔并检测可疑行为。

早期发现疾病

您需要在早期发现许多疾病，以确定治疗计划并帮助患者获得良好的生活方式。

机器学习下的有监督和无监督算法相结合，为医生早期发现疾病提供了更好的帮助。 ML 将新数据与特定疾病的旧数据进行比较，如果症状出现危险信号，医生可以采取相应措施。

机器人辅助手术

ML 驱动的手术机器人在准确性和速度方面彻底改变了手术。 这些系统可以执行复杂的外科手术，减少失血、副作用或疼痛风险。 此外，术后恢复更快、更容易。

马斯特里赫特大学医学中心是医疗保健示例中最好的机器学习之一。 它一直在使用 ML 驱动的手术机器人来缝合厚度不超过 0.03 毫米的小血管。

在医学和医疗保健中使用ML ，专业人士和外科医生可以访问实时信息并深入了解患者当前的健康状况。 这反过来又使医疗保健提供者能够在程序之前、期间和之后做出明智的决策，以确保获得最佳结果。 阅读此处了解机器人将如何塑造工作的未来。

分析处方中的错误

仅在美国，每年就有 5,000 到 7,000 人因处方错误而死亡。 这些错误通常源于有缺陷的 EHR 界面——医生从下拉菜单中选择了错误的药物，或者对剂量单位感到困惑。 在这种情况下，机器学习技术可以成为救星。

ML 模型分析历史 EHR 数据，并将新处方与其进行比较。 那些偏离典型模式的处方会被标记，因此医生可以查看和调整它们。

例如，布莱根妇女医院使用 ML 驱动的系统来查明处方错误。 一年多来，该系统识别出 10,668 个潜在错误，其中 79% 具有临床价值，因此医院成功节省了 130 万美元的医疗保健相关成本。

除了节省成本外，基于机器学习的错误检测系统还可以防止药物过量和健康风险，从而提高护理质量。

[另请阅读：使您的医疗保健产品高效的 EHR 优化指南]

协助临床研究和试验

临床研究和试验是昂贵且漫长的过程。 这背后有一个很好的理由——新药和医疗程序在被广泛使用之前应该被证明是安全的。 但是，在某些情况下，需要尽快发布解决方案——例如 COVID-19 疫苗。

幸运的是，机器学习算法可以缩短这个过程。 这些算法可以帮助确定试验的最佳样本，收集更多数据点，分析来自试验参与者的持续数据，并减少基于数据的错误。

药物发现和创造

这是机器学习在医疗保健领域的主要优势之一。 ML 有能力发现新药，为制药、医院和患者提供新的治疗途径提供巨大的经济价值。 它还使药物创建过程更快且极具成本效益。

Atomwise 就是这样一家使用超级计算机的制药公司，它从分子结构数据库中挖掘出治疗方法。 2015 年，Atomwise 使用其深度学习技术来找出市场上可以重新设计用于治疗埃博拉病毒的当前药物。 他们成功地找到了两种有助于降低流行病风险的药物。

通过基于 Atomwise ML 的技术，需要数年时间的分析在一天内完成。

[另请阅读：数字化转型如何重塑医疗保健行业？]

自动图像诊断

医院和诊所使用 ML 来识别不同类型医学图像中的异常，例如 MRI 或放射学扫描。 图像识别可帮助医生诊断肝脏和肾脏感染、肿瘤、改善癌症预后等。

机器学习驱动的视觉感知的最佳示例是 UVA 大学医院使用的工具。 利用 ML 算法，该工具分析儿童的活检图像，以区分乳糜泻和环境性肠病，并像医生一样可靠地做到这一点。

既然我们已经研究了医疗保健行业中的关键机器学习应用程序和机器学习用例，让我们深入探讨实施与医疗保健行业相关的机器学习技术所面临的挑战。

在医疗保健中采用机器学习的挑战

人工智能和机器学习等创新技术的广泛实施带来了一些挑战。 从缺乏质量数据到患者安全，医疗保健行业利用基于 ML 的软件和技术存在许多障碍。

那么，让我们来看看它们：

患者安全

机器学习算法做出的决定完全依赖于它所学习的数据。 如果输入不可靠或错误，结果也将是错误的。 有缺陷的决定可能会伤害患者，甚至导致他们死亡。

缺乏质量数据

您从机器学习算法中获得的结果取决于放入其中的数据的质量。 不幸的是，医疗数据并不总是像通常需要的那样精确和标准化。 记录存在空白、资料不准确以及其他困难。 因此，在应用机器学习工具之前，您需要花时间收集、清理、验证和结构化数据以达到其目的。

隐私问题

在医疗保健中实施人工智能和机器学习的另一个关键挑战在于收集的包含敏感或机密信息的数据量。 反过来，这需要实施额外的安全措施。 因此，寻找合适的ML 软件开发公司至关重要，该公司可以提供多种安全选项，以确保您的客户数据得到适当处理。

机器学习在医疗保健领域的未来

ML 在医疗保健领域的前景一片光明。 尽管存在一些挑战，但 ML 已经在改善患者体验、临床医生的医学实践和制药行业运营。 而旅程才刚刚开始。 根据Grand View Research的数据，从 2022 年到 2030 年，全球医疗保健市场的 AI 和 ML 预计将以 38.4% 的复合年增长率 (CAGR) 增长。

与患者健康相关的数字信息数据集不断增长，对个性化医疗的需求不断增加，以及对降低护理费用的需求不断增长，这些都是市场增长的主要驱动力。

此外，在未来几年，可能会有编程机器人来协助手术室的医生。 医疗保健领域的 ML 驱动技术可以使医生通过深入到治疗的最细微细节来最大程度地降低手术过程中的风险。

医疗保健行业的机器学习也使“虚拟活检”成为可能，并推动了放射组学的创新领域。 利用机器学习和人工智能工具获得洞察力，可以为医疗保健提供者创建更快、更准确的警报。

医疗保健领域的人工智能和机器学习还可以为癫痫发作或败血症等疾病提供早期警告，这些疾病通常需要对高度复杂的数据集进行深入分析。

利用 ML 进行风险评分、临床决策支持和早期警报是这种革命性方法的一些重要发展领域。

机器学习肯定会在未来几年扩大其在医疗保健领域的基础。 因此，医疗保健专业人员和临床医生必须开始利用机器学习对他们有利。

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自应用推出以来，美国已有 5 家以上的连锁医院在 YouCOMM 解决方案上运行。

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