機器學習如何成為醫療保健行業的遊戲規則改變者？

機器學習正在推動醫療保健行業的大規模改進和創新。 它正在加快臨床操作、藥物開發、手術和數據管理方面的進展。

Covid-19 大流行進一步推動醫療保健部門積極採用這種現代技術。

更重要的是，患者將受益最大，因為該技術可以通過分析他們的最佳治療計劃來改善他們的健康結果。 ML 能夠更準確地在早期發現疾病，有助於減少醫院和診所的再入院人數。

在本文中，我們將了解機器學習在醫療保健領域的關鍵應用，以及該技術如何以其非凡的優勢重新定義該行業。

讓我們開始！

機器學習在醫療保健中的主要應用

從最大限度地提高醫院效率到做出準確的診斷，ML 技術已被證明是醫療保健行業的福音。 以下是醫療保健行業的一些主要機器學習應用程序，可以更好地與用戶互動並產生更多收入。

個性化治療

提供個性化治療是醫療保健領域的關鍵機器學習用例之一。 它允許醫療保健組織通過分析患者的病史、症狀和測試來提供個性化的患者護理。 在醫學和醫療保健中使用機器學習，醫生可以開發定制的治療方法並開出針對個體患者特定疾病的藥物。

借助 ML，醫療保健組織還可以訪問基於患者電子健康記錄的分析。 這有助於醫生更快地決定哪種治療最適合患者。

此外，醫療保健中的機器學習可以幫助醫生確定患者是否準備好進行必要的藥物改變。 這有助於從一開始就進行正確的治療。

檢測欺詐

根據美國司法部的數據，該國 3% 的醫療保健索賠是欺詐性的。 這轉化為每年損失一千億美元。 使用機器學習模型，醫療保健行業可以在支付無效索賠之前檢測到無效索賠，並加快有效索賠的批准、處理和支付。 除了檢測保險欺詐之外，機器學習還可以防止竊取患者數據。

哈佛 Pilgrim Health 等領先的醫療保健組織正在採用 AI 和 ML 技術來根除醫療保健欺詐。 他們正在使用基於機器學習的欺詐檢測系統來識別索賠並檢測可疑行為。

早期發現疾病

您需要在早期發現許多疾病，以確定治療計劃並幫助患者獲得良好的生活方式。

機器學習下的有監督和無監督算法相結合，為醫生早期發現疾病提供了更好的幫助。 ML 將新數據與特定疾病的舊數據進行比較，如果症狀出現危險信號，醫生可以採取相應措施。

機器人輔助手術

ML 驅動的手術機器人在準確性和速度方面徹底改變了手術。 這些系統可以執行複雜的外科手術，減少失血、副作用或疼痛風險。 此外，術後恢復更快、更容易。

馬斯特里赫特大學醫學中心是醫療保健示例中最好的機器學習之一。 它一直在使用 ML 驅動的手術機器人來縫合厚度不超過 0.03 毫米的小血管。

在醫學和醫療保健中使用ML ，專業人士和外科醫生可以訪問實時信息並深入了解患者當前的健康狀況。 這反過來又使醫療保健提供者能夠在程序之前、期間和之後做出明智的決策，以確保獲得最佳結果。 閱讀此處了解機器人將如何塑造工作的未來。

分析處方中的錯誤

僅在美國，每年就有 5,000 到 7,000 人因處方錯誤而死亡。 這些錯誤通常源於有缺陷的 EHR 界面——醫生從下拉菜單中選擇了錯誤的藥物，或者對劑量單位感到困惑。 在這種情況下，機器學習技術可以成為救星。

ML 模型分析歷史 EHR 數據，並將新處方與其進行比較。 那些偏離典型模式的處方會被標記，因此醫生可以查看和調整它們。

例如，布萊根婦女醫院使用 ML 驅動的系統來查明處方錯誤。 一年多來，該系統識別出 10,668 個潛在錯誤，其中 79% 具有臨床價值，因此醫院成功節省了 130 萬美元的醫療保健相關成本。

除了節省成本外，基於機器學習的錯誤檢測系統還可以防止藥物過量和健康風險，從而提高護理質量。

[另請閱讀：使您的醫療保健產品高效的 EHR 優化指南]

協助臨床研究和試驗

臨床研究和試驗是昂貴且漫長的過程。 這背後有一個很好的理由——新藥和醫療程序在被廣泛使用之前應該被證明是安全的。 但是，在某些情況下，需要盡快發布解決方案——例如 COVID-19 疫苗。

幸運的是，機器學習算法可以縮短這個過程。 這些算法可以幫助確定試驗的最佳樣本，收集更多數據點，分析來自試驗參與者的持續數據，並減少基於數據的錯誤。

藥物發現和創造

這是機器學習在醫療保健領域的主要優勢之一。 ML 有能力發現新藥，為製藥、醫院和患者提供新的治療途徑提供巨大的經濟價值。 它還使藥物創建過程更快且極具成本效益。

Atomwise 就是這樣一家使用超級計算機的製藥公司，它從分子結構數據庫中挖掘出治療方法。 2015 年，Atomwise 使用其深度學習技術來找出市場上可以重新設計用於治療埃博拉病毒的當前藥物。 他們成功地找到了兩種有助於降低流行病風險的藥物。

通過基於 Atomwise ML 的技術，需要數年時間的分析在一天內完成。

[另請閱讀：數字化轉型如何重塑醫療保健行業？]

自動圖像診斷

醫院和診所使用 ML 來識別不同類型醫學圖像中的異常，例如 MRI 或放射學掃描。 圖像識別可幫助醫生診斷肝臟和腎臟感染、腫瘤、改善癌症預後等。

機器學習驅動的視覺感知的最佳示例是 UVA 大學醫院使用的工具。 利用 ML 算法，該工具分析兒童的活檢圖像，以區分乳糜瀉和環境性腸病，並像醫生一樣可靠地做到這一點。

既然我們已經研究了醫療保健行業中的關鍵機器學習應用程序和機器學習用例，讓我們深入探討實施與醫療保健行業相關的機器學習技術所面臨的挑戰。

在醫療保健中採用機器學習的挑戰

人工智能和機器學習等創新技術的廣泛實施帶來了一些挑戰。 從缺乏質量數據到患者安全，醫療保健行業利用基於 ML 的軟件和技術存在許多障礙。

那麼，讓我們來看看它們：

患者安全

機器學習算法做出的決定完全依賴於它所學習的數據。 如果輸入不可靠或錯誤，結果也將是錯誤的。 有缺陷的決定可能會傷害患者，甚至導致他們死亡。

缺乏質量數據

您從機器學習算法中獲得的結果取決於放入其中的數據的質量。 不幸的是，醫療數據並不總是像通常需要的那樣精確和標準化。 記錄存在空白、資料不准確以及其他困難。 因此，在應用機器學習工具之前，您需要花時間收集、清理、驗證和結構化數據以達到其目的。

隱私問題

在醫療保健中實施人工智能和機器學習的另一個關鍵挑戰在於收集的包含敏感或機密信息的數據量。 反過來，這需要實施額外的安全措施。 因此，尋找合適的ML 軟件開發公司至關重要，該公司可以提供多種安全選項，以確保您的客戶數據得到適當處理。

機器學習在醫療保健領域的未來

ML 在醫療保健領域的前景一片光明。 儘管存在一些挑戰，但 ML 已經在改善患者體驗、臨床醫生的醫學實踐和製藥行業運營。 而旅程才剛剛開始。 根據Grand View Research的數據，從 2022 年到 2030 年，全球醫療保健市場的 AI 和 ML 預計將以 38.4% 的複合年增長率 (CAGR) 增長。

與患者健康相關的數字信息數據集不斷增長，對個性化醫療的需求不斷增加，以及對降低護理費用的需求不斷增長，這些都是市場增長的主要驅動力。

此外，在未來幾年，可能會有編程機器人來協助手術室的醫生。 醫療保健領域的 ML 驅動技術可以使醫生通過深入到治療的最細微細節來最大程度地降低手術過程中的風險。

醫療保健行業的機器學習也使“虛擬活檢”成為可能，並推動了放射組學的創新領域。 利用機器學習和人工智能工具獲得洞察力，可以為醫療保健提供者創建更快、更準確的警報。

醫療保健領域的人工智能和機器學習還可以為癲癇發作或敗血症等疾病提供早期警告，這些疾病通常需要對高度複雜的數據集進行深入分析。

利用 ML 進行風險評分、臨床決策支持和早期警報是這種革命性方法的一些重要發展領域。

機器學習肯定會在未來幾年擴大其在醫療保健領域的基礎。 因此，醫療保健專業人員和臨床醫生必須開始利用機器學習對他們有利。

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