{"id":6460,"date":"2019-11-18T04:23:59","date_gmt":"2019-11-18T04:23:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=6460"},"modified":"2019-11-27T10:47:24","modified_gmt":"2019-11-27T10:47:24","slug":"top-applications-of-machine-learning-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/","title":{"rendered":"Die wichtigsten Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f11dc095ac3\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f11dc095ac3\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#Healthcare_Applications_of_Machine_Learning\" title=\"Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen\">Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#1_The_Diagnosis_of_Heart_Disease\" title=\"1. Die Diagnose der Herzkrankheit\">1. Die Diagnose der Herzkrankheit<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#2_The_Prediction_of_Diabetes\" title=\"2. Die Vorhersage von Diabetes\">2. Die Vorhersage von Diabetes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#3_The_Prediction_of_Liver_Disease\" title=\"3. Die Vorhersage von Leberkrankheiten\">3. Die Vorhersage von Leberkrankheiten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#4_ML_Applications_in_Surgery\" title=\"4. ML-Anwendungen in der Chirurgie\">4. ML-Anwendungen in der Chirurgie<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#5_The_Detection_of_Cancer\" title=\"5. Die Erkennung von Krebs\">5. Die Erkennung von Krebs<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#6_The_Discovery_of_New_Drugs\" title=\"6. Die Entdeckung neuer Wirkstoffe\">6. Die Entdeckung neuer Wirkstoffe<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#7_The_Personalization_of_Treatment\" title=\"7. Die Personalisierung der Behandlung\">7. Die Personalisierung der Behandlung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#Conclusion\" title=\"Schlussfolgerung\">Schlussfolgerung<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Die Anwendungen von <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">maschinelles Lernen<\/a> in healthcare include detection and diagnosis of disease, drug discovery,\u00a0 and personalized medicine. Nicholas Walker describes how ML is being used to advance healthcare and medical <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Forschung<\/a>.\u00a0<\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Zahl der Patienten in Krankenh\u00e4usern steigt rapide an, was bedeutet, dass es immer schwieriger wird, alle Patientendaten zu analysieren und sogar zu erfassen. Eine gute L\u00f6sung f\u00fcr dieses Problem ist das maschinelle Lernen, das die Automatisierung der Datenanalyse erleichtert und das Gesundheitssystem robuster macht. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">Maschinelles Lernen<\/a>ist die Verbindung zweier Bereiche: der medizinischen Wissenschaft und der Informatik. Diese Allianz hat es der Medizin erm\u00f6glicht, enorme Fortschritte im Gesundheitswesen zu erzielen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Bereich werden zahlreiche Forschungsarbeiten durchgef\u00fchrt. Google hat zum Beispiel <a href=\"https:\/\/www.mercurynews.com\/2017\/03\/03\/google-computers-trained-to-detect-cancer\/\">erfand eine <\/a><\/span><a href=\"https:\/\/www.mercurynews.com\/2017\/03\/03\/google-computers-trained-to-detect-cancer\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Algorithmus<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> das Krebszellen aufsp\u00fcrt. Es gibt noch viele andere Fortschritte, \u00fcber die wir in diesem Artikel sprechen werden.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Healthcare_Applications_of_Machine_Learning\"><\/span><b>Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Ziel des maschinellen Lernens in der Informatik ist es, die Maschine effizienter und zuverl\u00e4ssiger zu machen. Im Gesundheitswesen ist die Maschine eine Erweiterung und ein Kraftverst\u00e4rker f\u00fcr das Gehirn des Arztes. Schlie\u00dflich wird ein Patient immer die Ber\u00fchrung 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 unterst\u00fctzen, bessere Dienstleistungen und Pflege zu leisten.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_The_Diagnosis_of_Heart_Disease\"><\/span><b>1. Die Diagnose der Herzkrankheit<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das Herz ist eines der wichtigsten Organe in unserem K\u00f6rper. Es gibt eine Vielzahl von Herzkrankheiten, an denen wir leiden, wie z. B. die koronare Herzkrankheit, die koronare Arterienkrankheit usw. Forscher sind dabei, Algorithmen f\u00fcr maschinelles Lernen zu entwickeln, um die Diagnose von Herzkrankheiten zu erleichtern. Das Thema wird weltweit intensiv erforscht, und ein automatisiertes System zur Diagnose von Herzkrankheiten w\u00e4re eine der gr\u00f6\u00dften Errungenschaften der Menschheit im 21.<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">st<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> Jahrhundert.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Die Forscher arbeiten an Support Vector Machines, Na\u00efve Bayes und anderen Formen \u00fcberwachter maschineller Lernalgorithmen, um das Problem der Erkennung und Diagnose von Herzkrankheiten zu l\u00f6sen.<\/strong> Einer der wichtigsten Datens\u00e4tze in diesem Bereich ist derjenige von <\/span><a href=\"https:\/\/archive.ics.uci.edu\/ml\/datasets\/Heart+Disease\"><span style=\"font-weight: 400;\">UCI<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">die zum Trainieren von Algorithmen verwendet werden k\u00f6nnen.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_The_Prediction_of_Diabetes\"><\/span><b>2. Die Vorhersage von Diabetes<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diabetes ist nicht nur eine gef\u00e4hrliche Krankheit, sondern auch eine der am weitesten verbreiteten Krankheiten der Welt. Sie ist auch eine Einfallstor-Krankheit, die selbst eine der Hauptursachen f\u00fcr andere Krankheiten ist und ihre Opfer unaufhaltsam in den Tod f\u00fchrt.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diabetes kann verschiedene Teile des K\u00f6rpers sch\u00e4digen, z. B. das Herz, die Nieren und das Nervensystem. Mit Hilfe des maschinellen Lernens sollen die Anzeichen von Diabetes fr\u00fch genug erkannt werden, damit das Leben der Patienten gerettet werden kann.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es gibt viele Algorithmen, die zur Vorhersage von Diabetes verwendet werden k\u00f6nnen, darunter Na\u00efve Bayes, Entscheidungsb\u00e4ume, Zufallsforste und KNNs. Der Na\u00efve-Bayes-Algorithmus \u00fcbertrifft die anderen Algorithmen in Bezug auf die Genauigkeit, da er sehr leistungsf\u00e4hig ist und nur wenig Zeit f\u00fcr die Berechnung ben\u00f6tigt.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_The_Prediction_of_Liver_Disease\"><\/span><b>3. Die Vorhersage von Leberkrankheiten<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Leber ist ein weiteres Organ, das zu den wichtigsten Organen des K\u00f6rpers geh\u00f6rt. Sie ist f\u00fcr den Stoffwechsel von entscheidender Bedeutung und kann von einer Vielzahl von Krankheiten befallen werden, darunter Leberkrebs, chronische Hepatitis, Leberzirrhose und viele andere.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei der Suche nach einem System zur Vorhersage von Lebererkrankungen sind in letzter Zeit Konzepte des Data Mining und des maschinellen Lernens ins Spiel gekommen. Um ehrlich zu sein, ist die Vorhersage von Lebererkrankungen ein ziemlich schwieriges Unterfangen, zum einen, weil es so viele m\u00f6gliche Krankheiten gibt, die die Leber angreifen k\u00f6nnen, und zum anderen, weil es eine so gro\u00dfe Menge an Daten zu diesem Thema gibt.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Forscher tun jedoch ihr Bestes, um diese Probleme zu umgehen. Es wurde viel geschrieben von verschiedenen <\/span><a href=\"https:\/\/edubirdie.com\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">essay writing services in den vereinigten staaten<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> \u00fcber den Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens wie Clustering, Klassifizierung usw. Es gibt auch Datens\u00e4tze, die Forscher f\u00fcr die Entwicklung ihrer Algorithmen verwenden.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_ML_Applications_in_Surgery\"><\/span><b>4. ML-Anwendungen in der Chirurgie<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/surgery?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">Chirurgie<\/a>insbesondere die Roboterchirurgie, ist eine der vielversprechendsten Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen. Es handelt sich dabei nicht nur um einen gro\u00dfen Bereich, sondern um eine \u00fcbergreifende Kategorie mit etwa vier Unterbereichen: Bewertung chirurgischer F\u00e4higkeiten, automatisches N\u00e4hen, Modellierung chirurgischer Arbeitsabl\u00e4ufe und Verbesserung robotergest\u00fctzter chirurgischer Materialien.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unter N\u00e4hen versteht man das Vern\u00e4hen 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 Grunds\u00e4tze des maschinellen Lernens auf die verschiedenen Aspekte der Chirurgie an und arbeiten auf eine Zukunft hin, in der die robotergest\u00fctzte Chirurgie sowohl effektiv als auch sicher und vielleicht sogar minimalinvasiv sein wird.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In der Neurochirurgie zum Beispiel sind die Roboter noch nicht so effektiv, wie die Neurochirurgen es gerne h\u00e4tten. Daher werden praktisch alle Eingriffe manuell vorgenommen, und der gesamte Prozess ist sehr zeitaufw\u00e4ndig. Au\u00dferdem gibt es keine automatische R\u00fcckmeldung. Die Entwicklung des maschinellen Lernens in diesem Bereich wird sich als sehr n\u00fctzlich erweisen.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_The_Detection_of_Cancer\"><\/span><b>5. Die Erkennung von Krebs<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das maschinelle Lernen und seine verschiedenen Ans\u00e4tze werden in gro\u00dfem Umfang zur Vorhersage und Erkennung verschiedener Tumorarten eingesetzt. Deep Learning ist auch in diesem Bereich sehr wichtig, da es keinen Mangel an Daten gibt und die Methode zug\u00e4nglich ist. In der Tat war Deep Learning bei der Diagnose von Brustkrebs recht erfolgreich und hat die Genauigkeit in diesem Bereich erheblich erh\u00f6ht.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>DeepGene, ein Deep-Learning-Klassifikator f\u00fcr Krebsarten, wurde von chinesischen Forschern ausgiebig erforscht.<\/strong> 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 f\u00fcr verschachtelte neuronale Netze, eine Art maschineller Lernalgorithmus.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_The_Discovery_of_New_Drugs\"><\/span><b>6. Die Entdeckung neuer Wirkstoffe<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Das maschinelle Lernen wird in gro\u00dfem Umfang bei der Entdeckung von Arzneimitteln eingesetzt und erweist sich als sehr vielversprechend. <strong>Microsoft hat das Projekt Hannover, das auf die Verbesserung der <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/precision-medicine?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">Pr\u00e4zisionsmedizin<\/a> mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens.<\/strong> Es gibt mehrere andere Unternehmen, die an demselben Projekt arbeiten und alle unterschiedliche, vielversprechende Ans\u00e4tze f\u00fcr das Problem verwenden.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">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 fehleranf\u00e4llig machen, da die Fehlerquote drastisch gesenkt wird. Durch die Optimierung des Herstellungsprozesses von Arzneimitteln werden auch die Kosten f\u00fcr die Arzneimittelentdeckung gesenkt.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_The_Personalization_of_Treatment\"><\/span><b>7. Die Personalisierung der Behandlung<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Anwendung des maschinellen Lernens auf die Personalisierung von Behandlungen ist eines der am meisten erforschten Gebiete sowohl im Gesundheitswesen als auch im maschinellen Lernen. Das Ziel der personalisierten Behandlung besteht darin, die individuellen Gesundheitsleistungen durch die Verwendung hochindividueller Daten und Analysetechniken zu verbessern. In diesem Bereich werden Werkzeuge des maschinellen Lernens f\u00fcr Berechnungen und Statistiken eingesetzt, um personalisierte Behandlungssysteme auf der Grundlage der genetischen Informationen und der Symptome des Patienten zu entwickeln.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Algorithmen des \u00fcberwachten maschinellen Lernens werden bei der Entwicklung personalisierter Behandlungssysteme unter Verwendung individueller medizinischer Daten von Patienten eingesetzt.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><b>Schlussfolgerung<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Anwendungen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen tragen dazu bei, personalisierte Medizin zu entwickeln und anzubieten, die Lebensqualit\u00e4t zu verbessern und Krankheiten fr\u00fchzeitig zu erkennen. Die Zukunft ist sowohl vielversprechend als auch vielversprechend. Das maschinelle Lernen verspricht, die Gesundheitsversorgung in einem Ausma\u00df zu verbessern, das wir uns heute noch nicht vorstellen k\u00f6nnen. In der Zukunft k\u00f6nnte die Leistung von Computern auf die k\u00f6rperlichen Leiden der Menschheit angewendet werden und uns zu wahrhaft unsterblichen Wesen machen.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Ben\u00f6tigen Sie Hilfe bei einem Projekt zum maschinellen Lernen?  Mieten Sie <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">freiberufliche Berater f\u00fcr maschinelles Lernen<\/a> auf Kolabtree. Es ist kostenlos, Ihr Projekt einzustellen und Angebote einzuholen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The applications of machine learning in healthcare include detection and diagnosis of disease, drug discovery,\u00a0 and personalized medicine. 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