Die wichtigsten Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen

Die Anwendungen von maschinelles Lernen in Gesundheitswesen include detection and diagnosis of disease, drug discovery,  and personalized medicine. Nicholas Walker describes how ML is being used to advance healthcare and medical research. 

The number of patients in hospitals is growing rapidly, which means it’s getting more and more challenging to analyze, and even record, all the data on patients today. A good solution to this problem is maschinelles Lernen, which makes it easier to automate the analysis of data and makes the healthcare system more robust. Maschinelles Lernenist die Verbindung zweier Bereiche: der medizinischen Wissenschaft und der Informatik. Diese Allianz hat es der Medizin ermöglicht, enorme Fortschritte im Gesundheitswesen zu erzielen. 

In diesem Bereich werden zahlreiche Forschungsarbeiten durchgeführt. Google hat zum Beispiel erfand eine Algorithmus das Krebszellen aufspürt. Es gibt noch viele andere Fortschritte, über die wir in diesem Artikel sprechen werden.

Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen

Das Ziel des maschinellen Lernens in der Informatik ist es, die Maschine effizienter und zuverlässiger zu machen. Im Gesundheitswesen ist die Maschine eine Erweiterung und ein Kraftverstärker für das Gehirn des Arztes. Schließlich wird ein Patient immer die Berührung und Pflege eines Menschen brauchen, was eine Maschine nicht leisten kann. Die Aufgabe einer Maschine besteht also nicht darin, den Arzt zu ersetzen, sondern ihn dabei zu unterstützen, bessere Dienstleistungen und Pflege zu leisten. 

1. Die Diagnose der Herzkrankheit

The heart is one of the primary organs in our bodies. There are a variety of heart ailments that we suffer from, such as coronary heart disease, coronary artery disease, and so on. Researchers are in the process of developing machine learning algorithms to make it easier to diagnose heart disease. It is a highly researched topic globally and an automated system for the diagnosis of heart disease would be one of the greatest feats of human achievement in the 21st Jahrhundert. 

Die Forscher arbeiten an Support Vector Machines, Naïve Bayes und anderen Formen überwachter maschineller Lernalgorithmen, um das Problem der Erkennung und Diagnose von Herzkrankheiten zu lösen. Einer der wichtigsten Datensätze in diesem Bereich ist derjenige von UCIdie zum Trainieren von Algorithmen verwendet werden können. 

2. Die Vorhersage von Diabetes

Diabetes ist nicht nur eine gefährliche Krankheit, sondern auch eine der am weitesten verbreiteten Krankheiten der Welt. Sie ist auch eine Einfallstor-Krankheit, die selbst eine der Hauptursachen für andere Krankheiten ist und ihre Opfer unaufhaltsam in den Tod führt. 

Diabetes kann verschiedene Teile des Körpers schädigen, z. B. das Herz, die Nieren und das Nervensystem. Mit Hilfe des maschinellen Lernens sollen die Anzeichen von Diabetes früh genug erkannt werden, damit das Leben der Patienten gerettet werden kann. 

Es gibt viele Algorithmen, die zur Vorhersage von Diabetes verwendet werden können, darunter Naïve Bayes, Entscheidungsbäume, Zufallsforste und KNNs. Der Naïve-Bayes-Algorithmus übertrifft die anderen Algorithmen in Bezug auf die Genauigkeit, da er sehr leistungsfähig ist und nur wenig Zeit für die Berechnung benötigt. 

3. Die Vorhersage von Leberkrankheiten

Die Leber ist ein weiteres Organ, das zu den wichtigsten Organen des Körpers gehört. Sie ist für den Stoffwechsel von entscheidender Bedeutung und kann von einer Vielzahl von Krankheiten befallen werden, darunter Leberkrebs, chronische Hepatitis, Leberzirrhose und viele andere. 

Data mining and machine learning concepts have recently come into play in the quest for a system to predict liver disease. To be honest, it is quite a challenging endeavor to try and predict liver disease, partly because there are so many possible diseases that could attack the liver and also partly because there is such a huge volume of data on the subject. 

Die Forscher tun jedoch ihr Bestes, um diese Probleme zu umgehen. Es wurde viel geschrieben von verschiedenen essay writing services in den vereinigten staaten über den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens wie Clustering, Klassifizierung usw. Es gibt auch Datensätze, die Forscher für die Entwicklung ihrer Algorithmen verwenden. 

4. ML-Anwendungen in der Chirurgie

Chirurgieinsbesondere die Roboterchirurgie, ist eine der vielversprechendsten Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen. Es handelt sich dabei nicht nur um einen großen Bereich, sondern um eine übergreifende Kategorie mit etwa vier Unterbereichen: Bewertung chirurgischer Fähigkeiten, automatisches Nähen, Modellierung chirurgischer Arbeitsabläufe und Verbesserung robotergestützter chirurgischer Materialien.

Unter Nähen versteht man das Vernähen einer Wunde. Wenn dies automatisch geschieht, nimmt der chirurgische Eingriff viel weniger Zeit in Anspruch und entlastet den Chirurgen. Die Forscher arbeiten intensiv auf diesem Gebiet, wenden die Grundsätze des maschinellen Lernens auf die verschiedenen Aspekte der Chirurgie an und arbeiten auf eine Zukunft hin, in der die robotergestützte Chirurgie sowohl effektiv als auch sicher und vielleicht sogar minimalinvasiv sein wird. 

In der Neurochirurgie zum Beispiel sind die Roboter noch nicht so effektiv, wie die Neurochirurgen es gerne hätten. Daher werden praktisch alle Eingriffe manuell vorgenommen, und der gesamte Prozess ist sehr zeitaufwändig. Außerdem gibt es keine automatische Rückmeldung. Die Entwicklung des maschinellen Lernens in diesem Bereich wird sich als sehr nützlich erweisen.

5. Die Erkennung von Krebs

Machine learning and its different approaches are being used extensively to predict and detect various types of tumours. Tiefes Lernen is also very important in this field since there is no shortage of data and the method is accessible. In fact, deep learning has been quite successful in the diagnosis of breast cancer and has greatly increased accuracy in that field. 

DeepGene, ein Deep-Learning-Klassifikator für Krebsarten, wurde von chinesischen Forschern ausgiebig erforscht. Eine der vielversprechendsten Methoden zur Vorhersage von Krebs, auf die maschinelles und tiefes Lernen angewendet wird, ist die Extraktion von Merkmalen aus Daten zur Genexpression. Dieser Ansatz eignet sich besonders gut für verschachtelte neuronale Netze, eine Art maschineller Lernalgorithmus.

6. Die Entdeckung neuer Wirkstoffe

Das maschinelle Lernen wird in großem Umfang bei der Entdeckung von Arzneimitteln eingesetzt und erweist sich als sehr vielversprechend. Microsoft hat das Projekt Hannover, das auf die Verbesserung der Präzisionsmedizin mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens. Es gibt mehrere andere Unternehmen, die an demselben Projekt arbeiten und alle unterschiedliche, vielversprechende Ansätze für das Problem verwenden. 

Das maschinelle Lernen bietet mehrere Vorteile, wenn es auf die Wissenschaft des Gesundheitswesens angewendet wird. Es wird den Prozess der Entdeckung neuer Medikamente beschleunigen und auch weniger fehleranfällig machen, da die Fehlerquote drastisch gesenkt wird. Durch die Optimierung des Herstellungsprozesses von Arzneimitteln werden auch die Kosten für die Arzneimittelentdeckung gesenkt.

7. Die Personalisierung der Behandlung

Machine learning as applied to the personalization of treatment is one of the most hotly researched areas in both healthcare and machine learning. The goal of personalized treatment is to be able to improve individual health services by using highly individual data and analytical techniques. Machine learning tools for computation and Statistik are used in this area to develop personalized treatment systems based on the genetic information and symptoms of the patient. 

Algorithmen des überwachten maschinellen Lernens werden bei der Entwicklung personalisierter Behandlungssysteme unter Verwendung individueller medizinischer Daten von Patienten eingesetzt. 

Schlussfolgerung

Die Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen tragen dazu bei, personalisierte Medizin zu entwickeln und anzubieten, die Lebensqualität zu verbessern und Krankheiten frühzeitig zu erkennen. Die Zukunft ist sowohl vielversprechend als auch vielversprechend. Das maschinelle Lernen verspricht, die Gesundheitsversorgung in einem Ausmaß zu verbessern, das wir uns heute noch nicht vorstellen können. In der Zukunft könnte die Leistung von Computern auf die körperlichen Leiden der Menschheit angewendet werden und uns zu wahrhaft unsterblichen Wesen machen. 

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