{"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\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/","title":{"rendered":"Principali applicazioni del Machine Learning nella sanit\u00e0"},"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\">Indice dei contenuti<\/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-69f11dc095a63\" 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-69f11dc095a63\"><\/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\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#Healthcare_Applications_of_Machine_Learning\" title=\"Applicazioni sanitarie dell&#039;apprendimento automatico\">Applicazioni sanitarie dell'apprendimento automatico<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#1_The_Diagnosis_of_Heart_Disease\" title=\"1. La diagnosi delle malattie cardiache\">1. La diagnosi delle malattie cardiache<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#2_The_Prediction_of_Diabetes\" title=\"2. La previsione del diabete\">2. La previsione del diabete<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#3_The_Prediction_of_Liver_Disease\" title=\"3. La previsione della malattia del fegato\">3. La previsione della malattia del fegato<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#4_ML_Applications_in_Surgery\" title=\"4. Applicazioni di ML in chirurgia\">4. Applicazioni di ML in chirurgia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#5_The_Detection_of_Cancer\" title=\"5. Il rilevamento del cancro\">5. Il rilevamento del cancro<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#6_The_Discovery_of_New_Drugs\" title=\"6. La scoperta di nuovi farmaci\">6. La scoperta di nuovi farmaci<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#7_The_Personalization_of_Treatment\" title=\"7. La personalizzazione del trattamento\">7. La personalizzazione del trattamento<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#Conclusion\" title=\"Conclusione\">Conclusione<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Le applicazioni di <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">apprendimento automatico<\/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\/it\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">ricerca<\/a>.\u00a0<\/em><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il numero di pazienti negli ospedali sta crescendo rapidamente, il che significa che sta diventando sempre pi\u00f9 difficile analizzare, e anche registrare, tutti i dati sui pazienti oggi. Una buona soluzione a questo problema \u00e8 il machine learning, che rende pi\u00f9 facile automatizzare l'analisi dei dati e rende il sistema sanitario pi\u00f9 robusto. <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">Apprendimento automatico<\/a>, applicato all'assistenza sanitaria, \u00e8 la confluenza di due campi: la scienza medica e l'informatica. Questa alleanza ha permesso al campo medico di fare enormi progressi nella sanit\u00e0.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ci sono molte ricerche in corso in questo settore. Google, per esempio, ha <a href=\"https:\/\/www.mercurynews.com\/2017\/03\/03\/google-computers-trained-to-detect-cancer\/\">ha inventato un <\/a><\/span><a href=\"https:\/\/www.mercurynews.com\/2017\/03\/03\/google-computers-trained-to-detect-cancer\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">algoritmo<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> che rileva le cellule tumorali. Ci sono anche molti altri progressi, di cui parleremo in questo articolo.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Healthcare_Applications_of_Machine_Learning\"><\/span><b>Applicazioni sanitarie dell'apprendimento automatico<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Lo scopo del machine learning nell'informatica \u00e8 quello di rendere la macchina pi\u00f9 efficiente e affidabile. Nella sanit\u00e0, la macchina \u00e8 un'estensione e un moltiplicatore di forza per il cervello del medico. Dopo tutto, un paziente avr\u00e0 sempre bisogno del tocco e della cura di un essere umano, che una macchina non pu\u00f2 fornire. Il lavoro di una macchina, quindi, non \u00e8 quello di sostituire il medico, ma piuttosto di aiutarlo a fornire un servizio e una cura migliori.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_The_Diagnosis_of_Heart_Disease\"><\/span><b>1. La diagnosi delle malattie cardiache<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il cuore \u00e8 uno degli organi principali del nostro corpo. Ci sono una variet\u00e0 di disturbi del cuore di cui soffriamo, come la malattia coronarica, la malattia coronarica e cos\u00ec via. I ricercatori stanno sviluppando algoritmi di apprendimento automatico per facilitare la diagnosi delle malattie cardiache. Si tratta di un argomento altamente studiato a livello globale e un sistema automatizzato per la diagnosi delle malattie cardiache sarebbe una delle pi\u00f9 grandi imprese di realizzazione umana nel 21<\/span><span style=\"font-weight: 400;\">st<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> secolo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>I ricercatori stanno lavorando su Support Vector Machines, Na\u00efve Bayes e altre forme di algoritmi di apprendimento automatico supervisionato per risolvere il problema del rilevamento e della diagnosi delle malattie cardiache.<\/strong> Una delle serie di dati pi\u00f9 importanti in questo campo \u00e8 quella di <\/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;\">, che pu\u00f2 essere utilizzato per addestrare gli algoritmi.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_The_Prediction_of_Diabetes\"><\/span><b>2. La previsione del diabete<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il diabete non \u00e8 solo una malattia pericolosa, ma \u00e8 anche una delle malattie pi\u00f9 comuni nel mondo. \u00c8 anche una malattia di passaggio, essendo essa stessa una delle cause principali di altre malattie e portando le sue vittime inesorabilmente verso la morte.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il diabete ha la capacit\u00e0 di danneggiare varie parti del corpo, come il cuore, i reni e il sistema nervoso. L'apprendimento automatico \u00e8 stato esaminato come un modo per rilevare i marcatori del diabete abbastanza presto in modo che la vita dei pazienti possa essere salvata.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ci sono molti algoritmi che possono essere utilizzati per prevedere il diabete, tra cui Na\u00efve Bayes, Decision Trees, Random Forests e KNNs. Il Na\u00efve Bayes supera gli altri quando si tratta di accuratezza a causa delle sue buone prestazioni e del poco tempo necessario per il calcolo.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_The_Prediction_of_Liver_Disease\"><\/span><b>3. La previsione della malattia del fegato<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il fegato \u00e8 ancora un altro organo che \u00e8 tra gli organi primari del corpo. \u00c8 fondamentale per il metabolismo e pu\u00f2 essere attaccato da una serie di malattie, tra cui il cancro al fegato, l'epatite cronica, la cirrosi epatica e molte altre.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I concetti di data mining e machine learning sono recentemente entrati in gioco nella ricerca di un sistema per prevedere le malattie del fegato. Ad essere onesti, \u00e8 un'impresa piuttosto impegnativa cercare di prevedere le malattie del fegato, in parte perch\u00e9 ci sono cos\u00ec tante possibili malattie che potrebbero attaccare il fegato e anche perch\u00e9 c'\u00e8 un enorme volume di dati sull'argomento.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">I ricercatori, tuttavia, stanno facendo del loro meglio per aggirare questi problemi. Molto \u00e8 stato scritto da vari <\/span><a href=\"https:\/\/edubirdie.com\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">servizi di scrittura di saggi negli stati uniti<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> sull'uso di tecniche di apprendimento automatico come il clustering, la classificazione e cos\u00ec via. Ci sono anche serie di dati disponibili che i ricercatori usano per sviluppare i loro algoritmi.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_ML_Applications_in_Surgery\"><\/span><b>4. Applicazioni di ML in chirurgia<\/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\">Chirurgia<\/a>La chirurgia robotica, in particolare, \u00e8 una delle applicazioni pi\u00f9 promettenti del machine learning nella sanit\u00e0. Non \u00e8 solo un grande campo ma una categoria ombrello con circa 4 sottocampi: valutazione delle abilit\u00e0 chirurgiche, sutura automatica, modellazione del flusso di lavoro chirurgico e miglioramento dei materiali chirurgici robotici.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La sutura \u00e8 il processo di ricucitura di una ferita. Quando \u00e8 automatico, rende la procedura chirurgica molto meno lunga e allevia lo stress del chirurgo. I ricercatori stanno lavorando molto in questo campo, applicando i principi dell'apprendimento automatico ai diversi aspetti della chirurgia e lavorando verso un futuro in cui la chirurgia assistita da robot sar\u00e0 efficace e sicura, e forse anche minimamente invasiva.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In neurochirurgia, per esempio, i robot non sono ancora cos\u00ec efficaci come i neurochirurghi vorrebbero. Di conseguenza, praticamente tutte le procedure sono manuali e l'intero processo richiede molto tempo. Non c'\u00e8 nemmeno un feedback automatico. Lo sviluppo del machine learning in questo campo si riveler\u00e0 molto vantaggioso.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_The_Detection_of_Cancer\"><\/span><b>5. Il rilevamento del cancro<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'apprendimento automatico e i suoi diversi approcci sono ampiamente utilizzati per prevedere e rilevare vari tipi di tumori. Il deep learning \u00e8 anche molto importante in questo campo, poich\u00e9 non c'\u00e8 carenza di dati e il metodo \u00e8 accessibile. Infatti, il deep learning ha avuto un discreto successo nella diagnosi del cancro al seno e ha aumentato notevolmente l'accuratezza in quel campo.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>DeepGene, un classificatore di deep learning per i tipi di cancro, \u00e8 stato ampiamente esplorato dai ricercatori cinesi.<\/strong> Uno dei modi pi\u00f9 promettenti per prevedere il cancro a cui si stanno applicando l'apprendimento automatico e profondo \u00e8 l'estrazione di caratteristiche dai dati sull'espressione genica. Questo approccio si presta particolarmente bene alle reti neurali convolute, un tipo di algoritmo di apprendimento automatico.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_The_Discovery_of_New_Drugs\"><\/span><b>6. La scoperta di nuovi farmaci<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'apprendimento automatico \u00e8 ampiamente utilizzato nella scoperta di farmaci e si sta dimostrando molto promettente. <strong>Microsoft ha il progetto Hanover, che sta cercando di migliorare <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/precision-medicine?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">medicina di precisione<\/a> utilizzando tecniche di apprendimento automatico.<\/strong> Ci sono diverse altre aziende che stanno lavorando allo stesso progetto, tutte con diversi approcci promettenti al problema.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'apprendimento automatico presenta diversi vantaggi se applicato alla scienza della sanit\u00e0. Render\u00e0 il processo di scoperta di nuovi farmaci pi\u00f9 veloce e anche meno incline all'errore, riducendo drasticamente il tasso di fallimento. Ridurr\u00e0 anche il costo della scoperta dei farmaci ottimizzando il processo di produzione dei farmaci.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_The_Personalization_of_Treatment\"><\/span><b>7. La personalizzazione del trattamento<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L'apprendimento automatico applicato alla personalizzazione del trattamento \u00e8 una delle aree pi\u00f9 ricercate sia nella sanit\u00e0 che nell'apprendimento automatico. L'obiettivo del trattamento personalizzato \u00e8 quello di essere in grado di migliorare i servizi sanitari individuali utilizzando dati e tecniche di analisi altamente individuali. Gli strumenti di apprendimento automatico per il calcolo e la statistica sono utilizzati in questo settore per sviluppare sistemi di trattamento personalizzati basati sulle informazioni genetiche e sui sintomi del paziente.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionato sono utilizzati nello sviluppo di sistemi di trattamento personalizzati utilizzando le informazioni mediche individuali dei pazienti.\u00a0<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span><b>Conclusione<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le applicazioni dell'apprendimento automatico nella sanit\u00e0 stanno aiutando a sviluppare e fornire una medicina personalizzata, migliorare la qualit\u00e0 della vita e rilevare le malattie in anticipo. Il futuro \u00e8 promettente e luminoso. L'apprendimento automatico promette di far progredire l'assistenza sanitaria a livelli che oggi potremmo non essere in grado di immaginare. In futuro, la potenza dei computer potrebbe essere portata per i disturbi fisici dell'umanit\u00e0, rendendoci davvero esseri immortali.\u00a0<\/span><\/p>\n<p>Hai bisogno di aiuto con un progetto di apprendimento automatico?  Assumi <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/machine-learning?utm_source=Blog&amp;utm_medium=Post&amp;utm_campaign=ML-Healthcare\">consulenti freelance per l'apprendimento automatico<\/a> su Kolabtree. \u00c8 gratuito pubblicare il tuo progetto e ottenere preventivi.<\/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. Nicholas Walker describes how ML is being used to advance healthcare and medical research.\u00a0 The number of patients in hospitals is growing rapidly, which means it\u2019s getting more and more challenging to analyze, and even record, all<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/\" title=\"Per saperne di pi\u00f9\">Per saperne di pi\u00f9<\/a><\/div>","protected":false},"author":12,"featured_media":6472,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[443,433],"tags":[355,336,497],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Top Applications of Machine Learning in Healthcare - The Kolabtree Blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"The application of machine learning in healthcare is helping to detect and predict diseases easily and deliver personalized medical treatments.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Top Applications of Machine Learning in Healthcare\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"The application of machine learning in healthcare is helping to detect and predict diseases easily and deliver personalized medical treatments.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"The Kolabtree Blog\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2019-11-18T04:23:59+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2019-11-27T10:47:24+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-healthcare.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1280\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"800\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Ramya Sriram\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@kolabtree\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Scritto da\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Ramya Sriram\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tempo di lettura stimato\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minuti\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Top Applications of Machine Learning in Healthcare - The Kolabtree Blog","description":"The application of machine learning in healthcare is helping to detect and predict diseases easily and deliver personalized medical treatments.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/","og_locale":"it_IT","og_type":"article","og_title":"Top Applications of Machine Learning in Healthcare","og_description":"The application of machine learning in healthcare is helping to detect and predict diseases easily and deliver personalized medical treatments.","og_url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/","og_site_name":"The Kolabtree Blog","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree","article_published_time":"2019-11-18T04:23:59+00:00","article_modified_time":"2019-11-27T10:47:24+00:00","og_image":[{"width":1280,"height":800,"url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2019\/11\/machine-learning-applications-healthcare.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Ramya Sriram","twitter_card":"summary_large_image","twitter_creator":"@kolabtree","twitter_site":"@kolabtree","twitter_misc":{"Scritto da":"Ramya Sriram","Tempo di lettura stimato":"6 minuti"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/"},"author":{"name":"Ramya Sriram","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#\/schema\/person\/81992f5863a1b06d132a47822e7b4400"},"headline":"Top Applications of Machine Learning in Healthcare","datePublished":"2019-11-18T04:23:59+00:00","dateModified":"2019-11-27T10:47:24+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/"},"wordCount":1281,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#organization"},"keywords":["Health","healthcare","ML"],"articleSection":["Healthcare","Tech"],"inLanguage":"it-IT","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/","url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/","name":"Top Applications of Machine Learning in Healthcare - The Kolabtree Blog","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2019-11-18T04:23:59+00:00","dateModified":"2019-11-27T10:47:24+00:00","description":"The application of machine learning in healthcare is helping to detect and predict diseases easily and deliver personalized medical treatments.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#breadcrumb"},"inLanguage":"it-IT","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/top-applications-of-machine-learning-in-healthcare\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Top Applications of Machine Learning in Healthcare"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/","name":"The Kolabtree Blog","description":"Expert Views on Science, Innovation and Product Development","publisher":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"it-IT"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#organization","name":"Kolabtree","url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"","contentUrl":"","caption":"Kolabtree"},"image":{"@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/kolabtree","https:\/\/twitter.com\/kolabtree","https:\/\/instagram.com\/kolabtree","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/kolabtree","https:\/\/en.m.wikipedia.org\/wiki\/Kolabtree"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#\/schema\/person\/81992f5863a1b06d132a47822e7b4400","name":"Ramya Sriram","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"it-IT","@id":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8100b45c960ebbbbe420e8b3f250515f?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8100b45c960ebbbbe420e8b3f250515f?s=96&d=mm&r=g","caption":"Ramya Sriram"},"description":"Ramya Sriram manages digital content and communications at Kolabtree (kolabtree.com), the world's largest freelancing platform for scientists. She has over a decade of experience in publishing, advertising and digital content creation.","url":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/author\/ramyas\/"}]}},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6460"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/12"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6460"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6460\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6524,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6460\/revisions\/6524"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6472"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6460"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6460"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6460"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}