机器学习在医疗领域的顶级应用

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的应用 机器学习医疗保健 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 机器学习, which makes it easier to automate the analysis of data and makes the healthcare system more robust. 机器学习医学和计算机科学在医疗保健领域的应用是两个领域的融合:医学和计算机科学。这一联盟使医学领域在医疗保健方面取得了巨大的进步。 

在这个领域有大量的研究正在进行。例如,谷歌有 发明了一种 算法 探测癌细胞。还有许多其他正在取得的进展,我们将在本文中谈论这些进展。

机器学习的医疗应用

计算机科学中的机器学习的目的是使机器更加高效和可靠。在医疗保健领域,机器是医生大脑的延伸和力量的倍增器。毕竟,病人总是需要人的触摸和照顾,而机器是无法提供的。因此,机器的工作不是要取代医生,而是要帮助医生提供更好的服务和护理。 

1.心脏病的诊断

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 21舞台 世纪。 

研究人员正在研究支持向量机、奈何贝叶斯和其他形式的监督机器学习算法,以解决心脏疾病检测和诊断问题。 该领域最重要的数据集之一是来自 UCI,这可以用来训练算法。 

2.糖尿病的预测

糖尿病不仅是一种危险的疾病,而且也是世界上最常见的疾病之一。它也是一种门户疾病,本身就是其他疾病的主要原因之一,并导致其受害者不可避免地走向死亡。 

糖尿病有能力损害身体的各个部分,如心脏、肾脏和神经系统。机器学习正在被视为一种早期检测糖尿病标志物的方法,以便可以挽救患者的生命。 

有许多算法可用于预测糖尿病,包括奈何贝叶斯、决策树、随机森林和KNNs。Naïve Bayes在准确性方面优于其他算法,因为它的性能很好,而且计算时间很短。 

3.肝脏疾病的预测

肝脏是身体中的又一个主要器官之一。它对新陈代谢至关重要,并可能受到一系列疾病的攻击,包括肝癌、慢性肝炎、肝硬化和许多其他疾病。 

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. 

然而,研究人员正在尽其所能地解决这些问题。许多人已经写了很多 美国的论文写作服务 关于机器学习技术的使用,如聚类、分类,等等。还有可用的数据集,研究人员正在用它来开发他们的算法。 

4.ML在外科的应用

手术尤其是机器人手术,是机器学习在医疗领域最有前途的应用之一。它不仅仅是一个大的领域,而是一个有大约4个子领域的伞状类别:手术技能评估、自动缝合、手术工作流程建模和机器人手术材料的改进。

缝合是指缝合伤口的过程。当它是自动的,它使手术过程花费的时间大大减少,并减轻了外科医生的压力。研究人员正在这一领域投入大量的工作,将机器学习的原理应用于手术的不同方面,并努力实现机器人辅助手术既有效又安全,甚至可能是微创的未来。 

例如,在神经外科,机器人还没有像神经外科医生希望的那样有效。因此,几乎所有的程序都是手工操作,整个过程相当耗时。也没有任何自动反馈。事实证明,机器学习在这一领域的发展将大有裨益。

5.癌症的检测

Machine learning and its different approaches are being used extensively to predict and detect various types of tumours. 深度学习 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,一个针对癌症类型的深度学习分类器,已经被中国的研究人员广泛地探索。 机器学习和深度学习正在应用的预测癌症的最有希望的方法之一是从基因表达的数据中提取特征。这种方法特别适合卷积神经网络,一种机器学习算法。

6.新药的发现

机器学习正被广泛用于药物的发现,并被证明是相当有前途的。 微软有汉诺威项目,它希望改善 精准医疗 使用机器学习技术。 还有其他几家公司在做同一个项目,他们都在使用不同的有前途的方法来解决这个问题。 

机器学习在应用于医疗科学时有几个好处。它将使发现新药的过程更快,并通过大幅降低失败率而减少错误。它还将通过优化药物生产过程来降低药物发现的成本。

7.治疗的个性化

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. 

监督下的机器学习算法被用于利用病人的个人医疗信息开发个性化的治疗系统。 

结论

机器学习在医疗领域的应用正在帮助开发和提供个性化的医疗,提高生活质量,并在早期发现疾病。未来是充满希望和光明的。机器学习有望将医疗保健推进到我们今天可能无法想象的程度。在未来,计算机的力量可能会被用于解决人类的身体疾病,使我们成为真正的不朽的生命。 

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关于作者

Ramya Sriram在全球最大的科学家自由职业平台Kolabtree(kolabtree.com)管理数字内容和通信。她在出版、广告和数字内容创作方面有十多年的经验。

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