Principales applications de l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé

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Les applications de apprentissage machine dans les soins de santé comprennent la détection et le diagnostic des maladies, la découverte de médicaments et la médecine personnalisée. Nicholas Walker décrit comment le ML est utilisé pour faire progresser les soins de santé et la recherche médicale. 

Le nombre de patients dans les hôpitaux augmente rapidement, ce qui signifie qu'il devient de plus en plus difficile d'analyser, voire d'enregistrer, toutes les données relatives aux patients aujourd'hui. Une bonne solution à ce problème est l'apprentissage automatique, qui facilite l'automatisation de l'analyse des données et rend le système de santé plus robuste. Apprentissage automatiqueL'informatique, appliquée aux soins de santé, est la confluence de deux domaines : la science médicale et l'informatique. Cette alliance a permis au domaine médical de réaliser d'énormes progrès en matière de soins de santé. 

De nombreuses recherches sont menées dans ce domaine. Google, par exemple, a a inventé un algorithme De nombreuses autres avancées sont également réalisées, dont nous parlerons dans cet article.

Applications de l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé

L'objectif de l'apprentissage automatique en informatique est de rendre la machine plus efficace et plus fiable. Dans le domaine des soins de santé, la machine est une extension et un multiplicateur de force pour le cerveau du médecin. Après tout, un patient aura toujours besoin du contact et des soins d'un être humain, ce qu'une machine ne peut fournir. Le travail d'une machine ne consiste donc pas à remplacer le médecin, mais plutôt à l'aider à fournir un meilleur service et de meilleurs soins. 

1. Le diagnostic des maladies cardiaques

Le cœur est l'un des principaux organes de notre corps. Nous souffrons de diverses affections cardiaques, telles que les maladies coronariennes, les maladies des artères coronaires, etc. Les chercheurs sont en train de développer des algorithmes d'apprentissage automatique pour faciliter le diagnostic des maladies cardiaques. Il s'agit d'un sujet qui fait l'objet de nombreuses recherches dans le monde entier et un système automatisé de diagnostic des maladies cardiaques serait l'une des plus grandes réussites humaines du XXIe siècle.st siècle. 

Les chercheurs travaillent sur les machines à vecteur de support, les bayes naïves et d'autres formes d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisé pour résoudre le problème de la détection et du diagnostic des maladies cardiaques. L'un des ensembles de données les plus importants dans ce domaine est celui des UCIqui peuvent être utilisés pour former des algorithmes. 

2. La prédiction du diabète

Le diabète est non seulement une maladie dangereuse, mais aussi l'une des maladies les plus répandues dans le monde. Il s'agit également d'une maladie d'entrée, qui est elle-même l'une des principales causes d'autres maladies et qui conduit inexorablement ses victimes vers la mort. 

Le diabète a la capacité d'endommager diverses parties du corps, comme le cœur, les reins et le système nerveux. L'apprentissage automatique est envisagé comme un moyen de détecter les marqueurs du diabète suffisamment tôt pour que la vie des patients puisse être sauvée. 

De nombreux algorithmes peuvent être utilisés pour prédire le diabète, notamment Naïve Bayes, Decision Trees, Random Forests et KNNs. L'algorithme de Naïve Bayes est plus performant que les autres en termes de précision, en raison de ses bonnes performances et du peu de temps qu'il faut pour effectuer les calculs. 

3. La prédiction des maladies du foie

Le foie est un autre organe qui fait partie des organes primaires de l'organisme. Il est crucial pour le métabolisme et peut être attaqué par une foule de maladies, dont le cancer du foie, l'hépatite chronique, la cirrhose du foie, et bien d'autres. 

Les concepts d'exploration de données et d'apprentissage automatique sont récemment entrés en jeu dans la recherche d'un système permettant de prédire les maladies du foie. Pour être honnête, c'est un véritable défi que d'essayer de prédire les maladies du foie, en partie parce qu'il y a tellement de maladies possibles qui pourraient attaquer le foie et aussi parce qu'il y a un énorme volume de données sur le sujet. 

Les chercheurs, cependant, font de leur mieux pour contourner ces problèmes. Beaucoup de choses ont été écrites par divers services de rédaction d'essais aux états-unis sur l'utilisation des techniques d'apprentissage automatique comme le regroupement, la classification, etc. Il existe également des ensembles de données que les chercheurs utilisent pour développer leurs algorithmes. 

4. Applications du ML en chirurgie

ChirurgieL'apprentissage automatique, en particulier la chirurgie robotique, est l'une des applications les plus prometteuses de l'apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé. Il ne s'agit pas d'un seul grand domaine, mais d'une catégorie générale comprenant environ quatre sous-domaines : l'évaluation des compétences chirurgicales, la suture automatique, la modélisation du flux de travail chirurgical et l'amélioration du matériel chirurgical robotisé.

La suture est le processus qui consiste à recoudre une plaie. Lorsqu'elle est automatique, la procédure chirurgicale prend beaucoup moins de temps et soulage le chirurgien. Les chercheurs travaillent d'arrache-pied dans ce domaine, appliquant les principes de l'apprentissage automatique aux différents aspects de la chirurgie et œuvrant pour un avenir où la chirurgie assistée par robot sera à la fois efficace et sûre, et peut-être même peu invasive. 

En neurochirurgie, par exemple, les robots ne sont pas encore aussi efficaces que les neurochirurgiens le souhaiteraient. Par conséquent, pratiquement toutes les procédures sont manuelles et l'ensemble du processus prend beaucoup de temps. Il n'y a pas non plus de retour d'information automatique. Le développement de l'apprentissage automatique dans ce domaine s'avérera grandement bénéfique.

5. La détection du cancer

L'apprentissage automatique et ses différentes approches sont largement utilisés pour prédire et détecter divers types de tumeurs. L'apprentissage profond est également très important dans ce domaine, car les données ne manquent pas et la méthode est accessible. En fait, l'apprentissage profond a connu un certain succès dans le diagnostic du cancer du sein et a considérablement augmenté la précision dans ce domaine. 

DeepGene, un classificateur d'apprentissage profond pour les types de cancer, a été largement exploré par les chercheurs chinois. L'une des méthodes les plus prometteuses de prédiction du cancer à laquelle l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont appliqués est l'extraction de caractéristiques à partir de données sur l'expression génétique. Cette approche se prête particulièrement bien aux réseaux neuronaux convolutés, un type d'algorithme d'apprentissage automatique.

6. La découverte de nouveaux médicaments

L'apprentissage automatique est largement utilisé dans la découverte de médicaments et s'avère très prometteur. Microsoft a le projet Hanover, qui cherche à améliorer médecine de précision en utilisant des techniques d'apprentissage automatique. Plusieurs autres entreprises travaillent sur le même projet, toutes utilisant des approches différentes et prometteuses du problème. 

L'apprentissage automatique présente plusieurs avantages lorsqu'il est appliqué à la science des soins de santé. Il rendra le processus de découverte de nouveaux médicaments plus rapide et moins sujet aux erreurs en réduisant considérablement le taux d'échec. Il permettra également de réduire le coût de la découverte de médicaments en optimisant le processus de fabrication des médicaments.

7. La personnalisation du traitement

L'apprentissage automatique appliqué à la personnalisation des traitements est l'un des domaines qui suscitent le plus de recherches dans le domaine de la santé et de l'apprentissage automatique. L'objectif du traitement personnalisé est de pouvoir améliorer les services de santé individuels en utilisant des données et des techniques d'analyse très individuelles. Les outils d'apprentissage automatique pour le calcul et les statistiques sont utilisés dans ce domaine pour développer des systèmes de traitement personnalisés basés sur les informations génétiques et les symptômes du patient. 

Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé sont utilisés dans le développement de systèmes de traitement personnalisés utilisant les informations médicales individuelles des patients. 

Conclusion

Les applications de l'apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé permettent de développer et de fournir une médecine personnalisée, d'améliorer la qualité de vie et de détecter les maladies à un stade précoce. L'avenir est à la fois prometteur et brillant. L'apprentissage automatique promet de faire progresser les soins de santé dans des proportions que nous ne pouvons peut-être pas imaginer aujourd'hui. À l'avenir, la puissance des ordinateurs pourrait être mise au service des maladies physiques de l'humanité, faisant de nous des êtres véritablement immortels. 

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À propos de l'auteur

Nicholas Walker est un rédacteur et un éditeur spécialisé dans la santé, la technologie et l'éducation. Il aime écrire sur les derniers développements dans ces domaines et apprendre aux gens comment mener une vie plus saine. En dehors de l'écriture, il aime le yoga et la méditation.

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