Những đột phá gần đây về Trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng thay đổi thế giới. Từ Ô tô tự lái đến Nhận dạng hình ảnh đến Chatbot, Trí tuệ nhân tạo và các phương pháp tiếp cận của nó đã biến đổi mọi ngành có thể. Khi nói đến tính hiệu quả và hiệu quả của những công nghệ thông minh này, không có gì ngạc nhiên khi nó chưa bao giờ thất bại trong việc gây ấn tượng với mọi người.
Học máy dựa trên các định lý dự đoán có lẽ đang mang lại lợi ích cho mọi ngành công nghiệp ngày nay, vậy tại sao Chăm sóc sức khỏe lại không? Có thể không nhiều người biết nhưng Máy học có một số đóng góp đáng kể trong Hình ảnh y tế, Cộng hưởng từ cộng hưởng từ (MRI), Bệnh học, Xác định phương pháp điều trị được cá nhân hóa, Điều chỉnh thuốc, X quang và Duy trì hồ sơ sức khỏe điện tử.
Theo báo cáo, lỗi chẩn đoán y tế góp phần vào khoảng 10% trường hợp tử vong. Nó thuộc IVD (Chẩn đoán y tế trong ống nghiệm) được người tiêu dùng mua hoặc sử dụng trong môi trường phòng thí nghiệm để phát hiện nhiễm trùng, tình trạng và bệnh tật. Những lỗi chẩn đoán này có thể không phải là lỗi của con người, nhưng sự thiếu hiệu quả trong việc tích hợp công nghệ Thông tin Y tế, thiếu hệ thống làm việc chăm sóc sức khỏe dẫn đến chẩn đoán không chính xác, rào cản giao tiếp giữa nghiên cứu và phát triển (R&D); bác sĩ và phòng khám; người bệnh; người chăm sóc; v.v.
Đọc thêm : Biết về học máy và khả năng đổi mới của nó
Ứng dụng học máy tiên tiến
Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, Học máy có cơ hội tuyệt vời để nắm bắt các công cụ mang tính cách mạng sử dụng NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), Nhận dạng khuôn mặt, Học sâu &chẩn đoán có sự trợ giúp của máy tính để hỗ trợ chăm sóc tốt hơn.
Dưới đây là danh sách một số ứng dụng chẩn đoán của AI Machine Learning giúp hỗ trợ việc ra quyết định tốt hơn, cải thiện hiệu quả của nghiên cứu/thử nghiệm lâm sàng và chăm sóc sức khỏe chất lượng.
-
Chẩn đoán nâng cao –
Xác định bệnh và chẩn đoán là ưu tiên hàng đầu của Học máy trong Y học. ML đặc biệt hoạt động trong lĩnh vực điều trị các bệnh về Não &Ung thư đáng sợ nhất. Theo một số báo cáo, hơn 800 loại thuốc và vắc xin điều trị ung thư đã được thử nghiệm. Và nhu cầu sử dụng các phân tích dự báo để giúp chẩn đoán và đưa ra phương pháp điều trị các bệnh về não là rất lớn.
-
Ung bướu –
Với học sâu, nó đã mở ra cánh cửa để phát hiện sớm bệnh ung thư. Vì nó được coi là nguyên nhân gây tử vong đứng thứ hai trên toàn thế giới. May mắn thay, phần mềm học sâu đã thể hiện khả năng chẩn đoán chính xác so với các chuyên gia và ở giai đoạn đầu để có thể đưa ra các hành động kịp thời.
Đọc thêm : Công cụ học máy tốt nhất mang lại lợi ích cho các nhà phát triển
-
Điều trị cá nhân hóa hiệu quả –
Đây là lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn nhất, nơi dữ liệu của bệnh nhân được ghép nối với các phân tích dự đoán giúp cung cấp thuốc cá nhân hóa và phương pháp điều trị hiệu quả cho bệnh nhân. Miền được cai trị bởi các bác sĩ cần sự trợ giúp từ các bộ chẩn đoán hạn chế hơn. Để thúc đẩy những thay đổi trong quyết định điều trị và tối ưu hóa việc lựa chọn các phương án điều trị. Trong tương lai gần, chúng ta có thể thấy việc sử dụng các ứng dụng dành cho thiết bị di động, cảm biến sinh học với khả năng đo sức khỏe vô hạn và theo dõi tỉ mỉ các vấn đề sức khỏe ngày càng tăng. Điều này hy vọng sẽ làm giảm chi phí chăm sóc sức khỏe và bệnh nhân tuân thủ nghiêm ngặt các đơn thuốc, cũng như sẽ tự động tối ưu hóa sức khỏe của các cá nhân.
-
Chatbot –
Chatbots dựa trên AI có thể xác định các mẫu trong các triệu chứng của bệnh nhân, thông qua khả năng nhận dạng giọng nói. Sau đó, nó có thể so sánh các triệu chứng từ các trường hợp được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu của nó. Trong phản hồi, nó phân tích các vấn đề với người dùng và đưa ra các đề xuất và hướng hành động phù hợp. Dựa trên câu trả lời của bệnh nhân mà Chatbot hỏi về tiền sử bệnh, triệu chứng &hoàn cảnh của bệnh nhân, v.v. Ngoài ra, với chẩn đoán, Chatbots cũng tích hợp dữ liệu của bệnh nhân với các thiết bị đeo để theo dõi mức cholesterol và nhịp tim, v.v.
-
Chất lượng dữ liệu hình ảnh não được nâng cao trong MRI –
Chụp ảnh não hoặc Chụp ảnh thần kinh được tiến hành để đánh giá các rối loạn não và đảm bảo hoạt động bình thường. Hình ảnh não giúp chẩn đoán các bệnh về não và cũng cải thiện nghiên cứu liên quan đến não người. Mặc dù đây chỉ là một số trong nhiều ưu điểm tuyệt vời của chụp ảnh não, nhưng MRI (Chụp cộng hưởng từ) phải đối mặt với những vấn đề lớn trong quá trình này. Giảm chất lượng dữ liệu phát sinh, khi bệnh nhân di chuyển đầu của mình trong khi chụp MRI, điều này cản trở quá trình phân tích não và dẫn đến chẩn đoán sai. Với phần mềm &hỗ trợ ML như FIRMM, giúp theo dõi dữ liệu liên quan đến não trong thời gian thực và cung cấp các số liệu về chất lượng dữ liệu. Được phát triển trên hệ điều hành Linux và chỉ hoạt động chủ yếu trên nền tảng Ubuntu và CentOS.
-
Phẫu thuật bằng robot –
Khi nói đến robot phẫu thuật, robot da Vinci đã đánh cắp trò chơi. Nó cho phép các bác sĩ phẫu thuật sử dụng tay chân robot để thực hiện các ca phẫu thuật với độ chi tiết cao và trong không gian chật hẹp mà không bị run. Mặc dù không phải tất cả các ca phẫu thuật bằng rô-bốt đều được truyền ML vào nhưng nó giúp xác định khoảng cách từ tay chân của rô-bốt đến cơ thể được vận hành. Ngoài ra, nó trông coi chuyển động liên tục và chuyển động của các chi rô-bốt khi thực hiện chỉ dẫn từ bộ điều khiển của con người.
-
Bệnh bất thường –
Để điều trị một số bệnh hiếm gặp, Machine Learning kết hợp với phần mềm Nhận dạng khuôn mặt giúp chẩn đoán lâm sàng. Thông qua các phần mềm nhận dạng khuôn mặt hoặc phần mềm học sâu này, ảnh của bệnh nhân được phân tích với phân tích khuôn mặt đang hoạt động phía sau. Và học sâu là để phát hiện các kiểu hình tương quan với các bệnh di truyền hiếm gặp.
Chúng tôi đã khám phá một số ứng dụng tiên phong này, mặc dù danh sách các cải tiến chắc chắn là không bao giờ kết thúc. Chúng tôi dự định cung cấp một nhóm ngắn gọn về tính năng động hiện tại dựa trên AI Machine Learning.
Suy nghĩ kết thúc
Ngày nay, cách tiếp cận phản ứng đối với chăm sóc sức khỏe được định hình thành cách tiếp cận dự đoán. Với những công nghệ thông minh này, chúng tôi tin rằng có vô số cơ hội ảo có sẵn. Với rất nhiều cải tiến trong nhiều tổ chức chăm sóc sức khỏe trên khắp đất nước, Học máy thực sự giống như một vị cứu tinh giúp trao quyền cho các hệ thống chăm sóc sức khỏe.