ヘルスケアにおける機械学習のトップアプリケーション

のアプリケーションがあります。 機械学習 で ヘルスケア 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 機械学習, which makes it easier to automate the analysis of data and makes the healthcare system more robust. 機械学習医療に応用されているのは、医学とコンピュータサイエンスという2つの分野の融合です。この提携により、医療分野はヘルスケアにおいて大きな進歩を遂げることができました。 

この分野では、たくさんの研究が行われています。例えば、Googleは を発明しました。 アルゴリズム 癌細胞を検出することができます。他にも様々な進歩がありますが、この記事ではそれについてお話します。

機械学習のヘルスケアへの応用

コンピュータサイエンスにおける機械学習の目的は、機械をより効率的で信頼できるものにすることです。医療においては、機械は医師の脳の延長線上にあり、力を倍増させるものです。結局のところ、患者は常に人間の触れ合いとケアを必要としますが、それは機械では提供できません。したがって、機械の仕事は医師に取って代わるものではなく、むしろ医師がより良いサービスやケアを提供できるように手助けするものなのです。 

1.心臓病の診断について

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 世紀。 

研究者たちは、心臓病の検出と診断の問題を解決するために、Support Vector MachinesやNaïve Bayesなどの教師付き機械学習アルゴリズムに取り組んでいます。 この分野で最も重要なデータセットの1つが UCIこれはアルゴリズムの学習に使用することができます。 

2.糖尿病の予知について

糖尿病は危険な病気であるだけでなく、世界で最も一般的な病気の一つでもあります。糖尿病は、危険な病気であるだけでなく、世界で最も一般的な病気の1つであり、それ自体が他の病気の主要な原因の1つであり、犠牲者を無情にも死へと導くゲートウェイ疾患でもあります。 

糖尿病は、心臓、腎臓、神経系など、体のさまざまな部分にダメージを与える可能性があります。機械学習は、糖尿病のマーカーを早期に発見し、患者さんの命を救う方法として注目されています。 

糖尿病の予測に使えるアルゴリズムには、ナイーブ・ベイズ、決定木、ランダム・フォレスト、KNNなどがあります。ナイーブ・ベイズは、その性能の良さと計算時間の短さから、精度に関しては他を圧倒しています。 

3.肝疾患の予知について

肝臓は、体内の主要な器官の一つであり、また別の器官です。代謝に欠かせない臓器であり、肝臓がん、慢性肝炎、肝硬変など、さまざまな病気に襲われる可能性があります。 

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. 

しかし、研究者たちは、これらの問題を解決するために最善を尽くしています。これまでにも、さまざまな分野で 米国におけるエッセイ作成サービス クラスタリング、分類などの機械学習技術の使用について。また、研究者がアルゴリズムの開発に使用しているデータセットもあります。 

4.手術におけるMLの応用

手術特にロボット手術は、ヘルスケア分野における機械学習の最も有望なアプリケーションの1つです。この分野は一つの大きな分野ではなく、手術スキルの評価、自動縫合、手術ワークフローのモデリング、ロボット手術用材料の改良という4つのサブ分野からなる包括的なカテゴリーです。

縫合とは、傷口を縫う作業のことです。縫合が自動的に行われると、手術時間が大幅に短縮され、外科医のストレスが軽減されます。この分野の研究者たちは、機械学習の原理を手術のさまざまな側面に応用し、ロボット支援手術が効果的かつ安全で、さらには低侵襲なものになる未来を目指して、多くの研究を行っています。 

例えば、脳神経外科では、ロボットの性能がまだ十分ではありません。そのため、ほとんどすべての手術が手動で行われており、すべてのプロセスにかなりの時間がかかっています。また、自動フィードバックもありません。この分野における機械学習の開発は、非常に有益なものとなるでしょう。

5.癌の発見

Machine learning and its different approaches are being used extensively to predict and detect various types of tumours. ディープラーニング 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. 

深層学習を用いたがん種の分類法である「DeepGene」は、中国の研究者によって広く研究されています。 機械学習や深層学習が応用されている最も有望ながん予測方法の一つに、遺伝子発現データからの特徴抽出があります。この手法は、機械学習アルゴリズムの一種である畳み込みニューラルネットワークに特に適している。

6.新薬の発見

機械学習は薬の発見に広く使われており、非常に有望であることがわかっています。 マイクロソフトでは、「Project Hanover」と称して業績向上を目指しています。 精密医療 機械学習の手法を用いて 同じプロジェクトに取り組んでいる企業は他にもいくつかあり、それぞれが異なる有望なアプローチで問題に取り組んでいます。 

機械学習をヘルスケアの分野に応用すると、いくつかのメリットがあります。機械学習は、新薬の発見プロセスを迅速化し、失敗率を大幅に下げることで、エラーの発生を抑制します。また、医薬品の製造プロセスを最適化することで、創薬にかかるコストを削減することができます。

7.治療の個別化

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 statistics are used in this area to develop personalized treatment systems based on the genetic information and symptoms of the patient. 

スーパーバイズド機械学習アルゴリズムは、患者の個別医療情報を用いた個別化治療システムの開発に用いられている。 

結論

ヘルスケアにおける機械学習の応用は、個別化医療の開発と提供、生活の質の向上、病気の早期発見などに役立っています。未来は有望であり、明るいものです。機械学習は、現在の私たちが想像できないような範囲でヘルスケアを進化させることを約束します。将来的には、コンピュータの力が人類の身体的な不調に発揮され、人類が真に不滅の存在になるかもしれません。 

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