Munculnya aplikasi pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan

Aplikasi pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan berkembang pesat, mengubah cara profesional medis mendiagnosis, merawat, dan mencegah penyakit. Dari memprediksi wabah penyakit hingga mengidentifikasi pola medis yang kompleks dan membantu peneliti mengembangkan terapi bertarget, potensi penerapan pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan sangat luas dan beragam. Dengan menganalisis kumpulan data besar dan mengenali pola yang mungkin tidak terlihat oleh mata manusia, algoritme pembelajaran mesin dapat memberikan wawasan yang belum pernah ada sebelumnya tentang kesehatan pasien dan memungkinkan profesional medis membuat keputusan yang lebih tepat. Di bidang yang berkembang pesat ini, pembelajaran mesin siap untuk mendorong kemajuan signifikan dalam perawatan kesehatan, meningkatkan hasil pasien, dan meningkatkan pengalaman perawatan kesehatan secara keseluruhan.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin adalah pendekatan komputasi yang melibatkan pengembangan dan penerapan algoritme dan perangkat lunak, yang dirancang untuk memanfaatkan pengalaman masa lalu mesin untuk memungkinkannya melakukan tugas tertentu atau meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu. Sebuah program yang dilengkapi dengan kemampuan pembelajaran mesin mampu belajar secara mandiri dan meningkatkan kinerjanya berdasarkan proses sebelumnya, tanpa memerlukan perubahan perangkat lunak tambahan. Sederhananya, pembelajaran mesin melibatkan perolehan dan ekstraksi pengetahuan dari data melalui proses pemodelan algoritmik dan analisis statistik yang sistematis.

Pembelajaran mesin secara luas diklasifikasikan ke dalam tiga kategori: pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan. Pembelajaran yang diawasi melibatkan penyediaan model pembelajaran mesin dengan data berlabel, di mana hubungan antara data masukan dan keluaran yang diinginkan diketahui, dan model belajar untuk memprediksi keluaran untuk data mendatang. Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan melibatkan penyediaan model dengan data yang tidak berlabel, di mana ia harus belajar mengidentifikasi pola atau pengelompokan dalam data hanya berdasarkan struktur bawaannya. Pembelajaran penguatan, di sisi lain, melibatkan model yang menentukan cara paling efektif untuk mencapai tujuan tertentu dengan menerima hadiah untuk tindakan yang berhasil.

Model pembelajaran mesin dirancang untuk meniru prinsip pembelajaran dan kemampuan beradaptasi manusia, dengan memanfaatkan algoritme canggih dan model statistik untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu. Melalui penggunaan teknik pembelajaran mesin canggih, model dapat "berpikir" dan bernalar secara mandiri, membuat keputusan berdasarkan masukan data dan menyesuaikan perilaku mereka berdasarkan umpan balik dari lingkungan.

---

Ketika data dan kesehatan bertemu: Bagaimana industri kesehatan beralih ke ilmu data untuk mengekang pandemi di masa depan

---

Aplikasi pembelajaran mesin yang terkenal dalam perawatan kesehatan

Saat kita berdiri di puncak revolusi teknologi, potensi aplikasi pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan mulai terbentuk. Dengan algoritme yang kuat dan kemampuan untuk menganalisis data dalam jumlah besar, pembelajaran mesin memiliki potensi untuk sepenuhnya mengubah cara kita mendekati perawatan kesehatan. Dari pengobatan pribadi hingga pencegahan penyakit, kemungkinannya tidak terbatas. Mari temukan beberapa aplikasi terkenal di area ini.

Pengembangan dan pembuatan obat

Pembelajaran mesin memiliki potensi yang signifikan dalam aplikasi klinis, khususnya dalam proses penemuan obat tahap awal. Ini termasuk penggunaan sequencing generasi berikutnya dan pengobatan presisi untuk mengidentifikasi pendekatan terapi alternatif untuk penyakit multifaktorial. Teknik pembelajaran tanpa pengawasan saat ini digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data tanpa membuat prediksi. Project Hanover Microsoft menggunakan pembelajaran mesin untuk mengembangkan teknologi berbasis AI untuk pengobatan kanker dan mempersonalisasi kombinasi obat untuk Leukemia Myeloid Akut (AML).

Manajemen rekam kesehatan

Dalam industri perawatan kesehatan, memelihara catatan kesehatan yang akurat dan terkini dapat menjadi proses yang memakan waktu dan padat karya. Meskipun teknologi telah meningkatkan prosedur entri data, banyak tugas masih memerlukan waktu dan upaya yang signifikan. Pembelajaran mesin telah muncul sebagai solusi yang menjanjikan untuk merampingkan proses perawatan kesehatan, menghemat waktu dan sumber daya yang berharga.

Teknik seperti klasifikasi dokumen menggunakan mesin vektor dan pengenalan OCR berbasis pembelajaran mesin semakin populer, dengan Google Cloud Vision API dan teknologi pengenalan tulisan tangan MATLAB memimpin. Penelitian mutakhir di MIT difokuskan pada pengembangan catatan kesehatan cerdas generasi berikutnya, yang akan memanfaatkan alat pembelajaran mesin untuk memfasilitasi diagnosis, rekomendasi perawatan, dan tugas penting lainnya.

Identifikasi penyakit

Pembelajaran mesin semakin banyak digunakan dalam perawatan kesehatan untuk identifikasi dan diagnosis penyakit dan penyakit yang sulit dideteksi, seperti kanker dan kelainan genetik. IBM Watson Genomics adalah contoh utama dari kekuatan pengintegrasian komputasi kognitif dengan pengurutan tumor berbasis genom untuk memungkinkan diagnosis yang cepat dan akurat. Perusahaan biofarmasi Berg memanfaatkan AI untuk mengembangkan perawatan terapeutik di bidang onkologi dan bidang lainnya. P1vital's PReDicT (Predicting Response to Depression Treatment) bekerja untuk mengembangkan pendekatan yang layak secara komersial untuk mendiagnosis dan mengobati depresi dalam kondisi klinis rutin. Inovasi ini sangat menjanjikan untuk meningkatkan hasil perawatan kesehatan dan mengurangi penundaan diagnostik.

Meningkatkan uji klinis

Pembelajaran mesin memiliki potensi yang signifikan untuk meningkatkan efisiensi dan kemanjuran uji klinis dan penelitian. Karena uji klinis terkenal memakan waktu dan mahal, menerapkan analitik prediktif berbasis ML untuk mengidentifikasi kandidat uji coba potensial dapat membantu peneliti menarik dari berbagai titik data, termasuk kunjungan dokter sebelumnya, aktivitas media sosial, dan banyak lagi. Pembelajaran mesin juga dapat memfasilitasi pemantauan waktu nyata dan akses data untuk peserta uji coba, menentukan ukuran sampel yang optimal untuk pengujian, dan memanfaatkan catatan kesehatan elektronik untuk mengurangi kesalahan berbasis data. Aplikasi pembelajaran mesin yang inovatif ini memiliki potensi untuk mempercepat proses penemuan obat dan meningkatkan hasil pasien.

Personalisasi perawatan kesehatan

Obat yang dipersonalisasi adalah pendekatan yang menjanjikan untuk perawatan kesehatan yang menggunakan analitik prediktif untuk mencocokkan data kesehatan individu dengan pilihan perawatan yang disesuaikan. Dengan memanfaatkan pembelajaran mesin, pengobatan yang dipersonalisasi dapat meningkatkan kemanjuran pengobatan dan meningkatkan penilaian penyakit. Saat ini, dokter terbatas untuk memilih diagnosis berdasarkan riwayat gejala dan informasi genetik.

Namun, pembelajaran mesin membuat langkah signifikan dalam bidang ini, dengan IBM Watson Oncology memimpin dengan menggunakan riwayat medis pasien untuk menghasilkan beberapa opsi perawatan. Karena semakin banyak perangkat dan biosensor dengan kemampuan pengukuran kesehatan yang canggih tersedia, jumlah data yang tersedia untuk teknologi perawatan kesehatan berbasis ML akan meningkat, mendorong kemajuan lebih lanjut dalam pengobatan yang dipersonalisasi. Perkembangan menarik ini sangat menjanjikan untuk meningkatkan hasil pasien dan merevolusi industri perawatan kesehatan.

Pemodelan prediktif untuk wabah penyakit

Pembelajaran mesin dan teknologi berbasis AI memainkan peran yang semakin penting dalam memantau dan memprediksi epidemi di seluruh dunia. Dengan akses ke sejumlah besar data dari satelit, media sosial, dan situs web, para ilmuwan dapat menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk menyusun informasi dan memprediksi wabah apa pun mulai dari malaria hingga penyakit menular kronis yang parah.

Pemodelan prediksi wabah penyakit sangat berharga di negara terbelakang dengan infrastruktur medis dan sumber daya pendidikan yang tidak memadai. ProMED-mail adalah contoh yang sangat baik dari platform pelaporan berbasis internet yang memantau penyakit yang muncul dan memberikan laporan wabah secara real-time. Aplikasi pembelajaran mesin yang inovatif ini memiliki potensi untuk meningkatkan pengawasan kesehatan global dan mengurangi dampak wabah penyakit.

---

Dari data ke wawasan: Bagaimana BI mengubah pemberian layanan kesehatan?

---

Praktik pengumpulan data

Crowdsourcing adalah tren yang berkembang pesat di bidang medis, menawarkan peneliti dan praktisi akses ke banyak informasi kesehatan yang diunggah oleh individu dengan persetujuan mereka. Data kesehatan langsung ini memiliki implikasi yang luas untuk masa depan kedokteran. ResearchKit Apple, misalnya, memanfaatkan aplikasi interaktif dan pengenalan wajah berbasis pembelajaran mesin untuk mengobati penyakit Asperger dan Parkinson.

IBM baru-baru ini bermitra dengan Medtronic untuk memecahkan kode, mengumpulkan, dan membuat data diabetes dan insulin tersedia secara real-time berdasarkan informasi crowdsourced. Karena Internet of Things (IoT) terus berkembang, industri perawatan kesehatan menemukan cara baru untuk memanfaatkan data ini dan mengatasi kasus yang sulit didiagnosis, yang mengarah pada diagnosis dan perawatan yang lebih baik. Potensi crowdsourcing dalam perawatan kesehatan sangat besar dan terus menginspirasi solusi inovatif untuk tantangan perawatan kesehatan yang kritis.

Meningkatkan perilaku kesehatan

Modifikasi perilaku adalah aspek penting dari pengobatan pencegahan, dan pembelajaran mesin telah menjadi alat yang semakin berharga di bidang ini. Banyak startup kini berfokus pada pemanfaatan teknologi berbasis ML untuk meningkatkan pencegahan dan identifikasi kanker, perawatan pasien, dan banyak lagi. Salah satu perusahaan tersebut adalah Somatix, perusahaan analitik data berbasis B2B2C yang telah mengembangkan aplikasi berbasis ML yang mampu mengenali gerakan yang dilakukan dalam kehidupan kita sehari-hari.

Teknologi inovatif ini membantu individu lebih memahami perilaku bawah sadar mereka dan membuat perubahan yang diperlukan untuk meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan mereka secara keseluruhan. Kemajuan baru dalam pembelajaran mesin dan modifikasi perilaku ini memiliki potensi untuk merevolusi pengobatan pencegahan dan memberi individu alat yang mereka butuhkan untuk mengendalikan kesehatan mereka.

terapi radiasi bertenaga AI

Pembelajaran mesin telah menjadi alat yang sangat dicari di bidang radiologi, khususnya untuk analisis citra medis, yang melibatkan banyak variabel diskrit yang dapat muncul pada saat tertentu. Lesi tertentu dan fokus kanker tidak dapat dimodelkan menggunakan persamaan kompleks, menjadikan algoritme berbasis ML alat yang ampuh untuk mengidentifikasi variabel dan membantu diagnosis. Pembelajaran mesin telah terbukti sangat efektif dalam mengklasifikasikan objek seperti lesi ke dalam kategori seperti normal atau abnormal, lesi atau non-lesi, dan banyak lagi.

Google DeepMind Health saat ini bermitra dengan para peneliti di UCLH untuk mengembangkan algoritme yang mampu mendeteksi perbedaan antara jaringan sehat dan kanker, meningkatkan kemanjuran pengobatan radiasi. Inovasi dalam pembelajaran mesin dan analisis citra medis ini memiliki potensi besar untuk meningkatkan akurasi diagnostik dan meningkatkan hasil pasien di bidang radiologi.

Diagnosis pencitraan medis

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam telah mendorong teknologi terobosan visi komputer, yang mentransformasikan bidang kesehatan. Salah satu contohnya adalah inisiatif Microsoft's InnerEye, yang memanfaatkan alat diagnostik gambar untuk analisis gambar. Ketika pembelajaran mesin menjadi lebih mudah diakses dan kapasitas penjelasannya terus berkembang, kita dapat berharap untuk melihat peningkatan jumlah sumber data dari berbagai citra medis menjadi bagian dari proses diagnostik yang digerakkan oleh AI.

Aplikasi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam yang inovatif ini memiliki potensi untuk meningkatkan akurasi diagnostik, memfasilitasi deteksi dini penyakit, dan pada akhirnya meningkatkan hasil pasien. Seiring bidang yang terus berkembang, masa depan visi komputer dalam perawatan kesehatan terlihat semakin menjanjikan.

Masa depan aplikasi pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan

Saat kita melihat ke masa depan perawatan kesehatan, jelas bahwa pembelajaran mesin akan memainkan peran yang semakin penting dalam mendiagnosis dan mengobati penyakit, meningkatkan hasil pasien, dan meningkatkan pengalaman perawatan kesehatan secara keseluruhan. Bayangkan sebuah dunia di mana perangkat yang dapat dikenakan dan biosensor melacak setiap gerakan Anda, mengintegrasikan data kesehatan Anda dengan mulus ke dalam algoritme pembelajaran mesin canggih yang dapat memprediksi risiko kesehatan dan merekomendasikan perawatan yang dipersonalisasi. Bayangkan sebuah dunia di mana para profesional medis memiliki akses ke alat diagnostik canggih bertenaga AI yang dapat dengan cepat dan akurat mengidentifikasi penyakit dengan akurasi yang belum pernah ada sebelumnya.

Di masa depan, kekuatan pembelajaran mesin akan memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk membuat keputusan yang lebih tepat, yang menghasilkan hasil yang lebih baik dan kualitas hidup pasien yang lebih tinggi. Kita akan melihat dunia di mana wawasan berbasis data mengarah pada perawatan yang lebih efektif dan pemulihan yang lebih cepat, di mana obat yang dipersonalisasi adalah norma, bukan pengecualian.

Meskipun masih banyak pekerjaan yang harus diselesaikan, masa depan aplikasi pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan masih cerah. Kemungkinannya tidak terbatas, dan dengan setiap terobosan baru, kami selangkah lebih dekat ke dunia di mana teknologi bekerja tanpa hambatan dengan penyedia layanan kesehatan untuk memberikan perawatan terbaik kepada pasien.

---

Industri perawatan kesehatan membutuhkan strategi SEO yang solid untuk menghindari penyebaran informasi yang salah

---

"Kebutuhan adalah ibu dari penemuan"

Sama seperti seorang ibu mengasuh dan membimbing anaknya untuk menjadi mandiri dan sukses, kebutuhan telah mendorong industri perawatan kesehatan untuk berinovasi dan menemukan solusi baru untuk meningkatkan hasil pasien. Aplikasi pembelajaran mesin dalam perawatan kesehatan seperti anak yang lahir dari kebutuhan ini, terus tumbuh dan berkembang untuk memenuhi kebutuhan pasien dan penyedia layanan kesehatan yang selalu berubah.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoAiStream. Kecerdasan Data Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Mencetak Masa Depan bersama Adryenn Ashley. Akses Di Sini.
• Sumber: https://dataconomy.com/2023/05/04/machine-learning-applications-in-healthcare/