Η μηχανική μάθηση (ML) και η τεχνητή νοημοσύνη (AI) στην υγειονομική περίθαλψη προσφέρουν τη δυνατότητα πρόβλεψης των αποτελεσμάτων υγείας και βελτιστοποίησης των σχεδίων θεραπείας χρησιμοποιώντας κλινικά δεδομένα. Είναι ολοένα και πιο ζωτικής σημασίας για την επανάσταση στην ανάλυση κλινικών δεδομένων και τον μετασχηματισμό της φροντίδας των ασθενών. Οι βασικές εφαρμογές περιλαμβάνουν:
- Ενίσχυση της φροντίδας ασθενών και της ιατρικής έρευνας: Η ML μπορεί να προβλέψει τα αποτελέσματα της υγείας και να επισπεύσει την ανακάλυψη φαρμάκων.
- Χρήση συνόλων δεδομένων CMS: Η τεχνητή νοημοσύνη και η ML εξάγουν πολύτιμες πληροφορίες από σύνολα δεδομένων CMS για έρευνα στον τομέα της υγείας.
- Πρόσβαση σε δεδομένα νευροαπεικόνισης: Η τεχνητή νοημοσύνη βελτιώνει τη διάγνωση και τη θεραπεία μέσω της λεπτομερούς ανάλυσης των δεδομένων νευροαπεικόνισης.
- Ανάλυση βιοϊατρικών δεδομένων: Η ML επιταχύνει την αξιολόγηση πολύπλοκων συνόλων βιοϊατρικών δεδομένων για ανακαλύψεις στη γονιδιωματική και την ανάπτυξη φαρμάκων.
- Ανάλυση Δεδομένων Υγείας Υψηλής Αξίας: Το AI και το NLP επεξεργάζονται αποτελεσματικά μη δομημένα δεδομένα που βρίσκονται σε κλινικά κείμενα, βοηθώντας τα διαγνωστικά.
- Βελτίωση της ανίχνευσης αλλοιώσεων: Η ML ενισχύει την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα της ανίχνευσης βλαβών, βοηθώντας έτσι στην έγκαιρη διάγνωση του καρκίνου.
- Διάγνωση και θεραπεία πνευμονοπαθειών: Η ML επιτρέπει την ανίχνευση σε πρώιμο στάδιο πνευμονικών παθήσεων και βοηθά στην παρακολούθηση της εξέλιξης της νόσου.
Το AI και το ML έχουν εκτεταμένες, πρωτοποριακές εφαρμογές στην ανάλυση κλινικών δεδομένων, στην αναμόρφωση της φροντίδας των ασθενών, στην ιατρική έρευνα και στις διαδικασίες διάγνωσης. Συνεχίζουν να ξεκλειδώνουν νέες δυνατότητες στην υγειονομική περίθαλψη και υπόσχονται ένα μέλλον βελτιωμένων αποτελεσμάτων και αποτελεσματικότητας των ασθενών.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
