Uczenie maszynowe (ML) i sztuczna inteligencja (AI) w opiece zdrowotnej umożliwiają przewidywanie wyników zdrowotnych i optymalizację planów leczenia przy użyciu danych klinicznych. Mają coraz większe znaczenie w rewolucjonizowaniu analizy danych klinicznych i przekształcaniu opieki nad pacjentem. Kluczowe zastosowania obejmują:
- Poprawa opieki nad pacjentem i badań medycznych: ML może przewidywać wyniki zdrowotne i przyspieszać odkrywanie leków.
- Wykorzystanie zestawów danych CMS: sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe wydobywają cenne informacje z zestawów danych CMS na potrzeby badań w zakresie opieki zdrowotnej.
- Dostęp do danych neuroobrazowania: sztuczna inteligencja usprawnia diagnostykę i leczenie poprzez szczegółową analizę danych neuroobrazowania.
- Analiza danych biomedycznych: ML przyspiesza ocenę złożonych zestawów danych biomedycznych w celu przełomu w genomice i opracowywaniu leków.
- Analiza danych zdrowotnych o wysokiej wartości: sztuczna inteligencja i NLP skutecznie przetwarzają nieustrukturyzowane dane znalezione w tekstach klinicznych, pomagając w diagnostyce.
- Poprawa wykrywania zmian chorobowych: ML zwiększa dokładność i skuteczność wykrywania zmian chorobowych, pomagając w ten sposób we wczesnej diagnostyce raka.
- Diagnozowanie i leczenie chorób płuc: ML umożliwia wczesne wykrywanie chorób płuc i pomaga w monitorowaniu postępu choroby.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mają rozległe, przełomowe zastosowania w analizie danych klinicznych, przekształcaniu opieki nad pacjentem, badaniach medycznych i procesach diagnostycznych. Nadal odblokowują nowy potencjał w opiece zdrowotnej i obiecują lepsze wyniki i efektywność pacjentów w przyszłości.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
