Sağlık Sektörünü İyileştiren 12+ Makine Öğrenimi Uygulaması 2022

Dünyanın giderek artan nüfusu, kaliteli tedavi ve sağlık hizmetleri sunmak için sağlık sektörü üzerinde büyük bir baskı oluşturmaktadır. Artık insanlar, daha iyi yaşam sürmelerine ve yaşam sürelerini uzatmalarına yardımcı olacak akıllı sağlık hizmetleri, uygulamaları ve giyilebilir cihazlar talep ediyor.

2025 yılına kadar sağlık sektöründeki Yapay Zekanın, %50,2'lik bir CAGR ile 2,1 milyar dolardan (Aralık 2018 itibariyle) 36,1 milyar dolara çıkması bekleniyor.

Sağlık sektörü her zaman yenilikçi teknolojinin en büyük savunucularından biri olmuştur ve Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi bir istisna değildir. Yapay zeka ve makine öğrenimi iş ve e-ticaret sektörlerine hızla nüfuz ederken, sağlık sektöründe de çok sayıda kullanım örneği buldular. Aslında, Makine Öğrenimi (AI'nın bir alt kümesi), sağlık hizmetleri alanında - sağlık hizmetlerinin sunum sistemini iyileştirmekten, maliyetleri düşürmekten ve hasta verilerini işlemekten yeni tedavi prosedürleri ve ilaçların geliştirilmesine kadar - çok önemli bir rol oynamaya başladı. , uzaktan izleme ve çok daha fazlası.

'Daha iyi' bir sağlık hizmetine olan bu ihtiyaç, sağlık ve ilaç dünyasına girmek için giderek artan bir şekilde yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) uygulamalarının kapsamını yaratıyor. Sağlık sektöründe veri sıkıntısı olmadığı için, bu verilerin potansiyelini yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarıyla kullanmanın zamanı geldi. Günümüzde yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme akla gelebilecek her alanı etkiliyor ve sağlık hizmetleri de dokunulmadan kalmıyor.

Ayrıca, sağlık sektörünün veri yükünün her geçen dakika artması (sürekli artan nüfus ve daha yüksek hastalık insidansı nedeniyle), Makine Öğrenimini tuvaline dahil etmeyi daha da gerekli hale getiriyor. Makine Öğrenimi ile sonsuz olasılıklar vardır. ML, son teknoloji uygulamaları aracılığıyla sağlık sektörünün daha iyi hale gelmesine yardımcı oluyor.

Araştırma firması Frost & Sullivan , 2021 yılına kadar yapay zekanın küresel sağlık sektöründe yaklaşık 6,7 milyar dolar gelir elde edeceğini savunuyor. McKinsey'e göre sağlık sektöründeki büyük veri ve makine öğrenimi, yılda 100 milyar dolara varan kazanç potansiyeline sahip! Veri bilimi ve makine öğrenimindeki sürekli yeniliklerle, sağlık sektörü artık daha iyi bakım sağlamak için devrim niteliğindeki araçlardan yararlanma potansiyeline sahiptir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi Makine Öğrenimi Sertifikası alın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Sağlık sektöründe onu büyüten 12 popüler makine öğrenimi uygulaması:

1. Model Görüntüleme Analitiği

Bugün, dünyanın dört bir yanındaki sağlık kuruluşları, makine öğrenimi araçları ve algoritmalarının yardımıyla görüntüleme analitiği ve patolojisini geliştirmekle özellikle ilgileniyor. Makine öğrenimi uygulamaları, radyologların taramalardaki ince değişiklikleri belirlemelerine yardımcı olabilir, böylece sağlık sorunlarını erken aşamalarda tespit etmelerine ve teşhis etmelerine yardımcı olabilir.

Bu tür çığır açan gelişmelerden biri, Google'ın mamogramlarda kanserli tümörleri tanımlamaya yönelik ML algoritmasıdır . Ayrıca, çok yakın bir zamanda, Indiana University-Purdue University Indianapolis'te araştırmacılar, miyeloid lösemi (AML) için nüks oranını tahmin etmek için (%90 doğrulukla) bir makine öğrenimi algoritması geliştirerek önemli bir atılım gerçekleştirdiler . Bu buluşların dışında, Stanford'daki araştırmacılar ayrıca cilt kanserini tanımlamak ve teşhis etmek için bir derin öğrenme algoritması geliştirdiler.

2. Kişiselleştirilmiş Tedavi ve Davranışsal Değişiklik

2012-2017 yılları arasında Elektronik Sağlık Kayıtlarının sağlık hizmetlerindeki penetrasyon oranı %40'tan %67'ye yükseldi. Bu, doğal olarak, bireysel hasta sağlık verilerine daha fazla erişim anlamına gelir. ML uygulamaları ve algoritmaları ile bireysel hastaların bu kişisel tıbbi verilerini derleyerek, sağlık hizmeti sağlayıcıları (HCP'ler) sağlık sorunlarını daha iyi tespit edebilir ve değerlendirebilir. Denetimli öğrenmeye dayalı olarak, tıp uzmanları, tıbbi geçmişindeki semptomlara ve genetik bilgilere göre bir hastanın sağlığına yönelik riskleri ve tehditleri tahmin edebilir.

IBM Watson Oncology'nin yaptığı tam olarak budur . Hastaların tıbbi bilgilerini ve tıbbi geçmişini kullanarak, doktorların optimize edilmiş tedavi seçenekleri seçimine dayalı olarak daha iyi tedavi planları tasarlamasına yardımcı oluyor.

Davranış değişikliği, koruyucu tıbbın çok önemli bir yönüdür. ML teknolojileri, hastalarda olumlu davranışsal pekiştireçleri etkilemeye yardımcı olmak için davranış değişikliğini bir adım öteye taşımaya yardımcı oluyor. Örneğin, bir dizi fiziksel ve duygusal durumu pasif olarak izleyen ve tanıyan ML tabanlı bir uygulama başlatan B2B2C tabanlı bir veri analitiği şirketi olan Somatix. Bu, doktorların sağlıklı bir beden ve zihin için ne tür davranış ve yaşam tarzı değişikliklerinin gerekli olduğunu anlamalarına yardımcı olur.

Sağlık hizmeti girişimleri ve kuruluşları, davranış değişikliklerini teşvik etmek için makine öğrenimi uygulamalarını da uygulamaya başladı. Bir veri analizi B2B2C yazılım platformu olan Somatix iyi bir örnektir. Bu ML uygulaması, bireylerin davranışlarını anlamalarına ve değerlendirmelerine yardımcı olmak için “elden ağza jestlerin tanınmasını” kullanır ve böylece onların yaşamı onaylayan kararlar vermeye açık olmalarına olanak tanır.

3. İlaç Keşfi ve İmalatı

Makine öğrenimi uygulamaları, özellikle bir ilacın bileşiklerinin ilk taranmasından biyolojik faktörlere dayalı tahmini başarı oranına kadar, özellikle ön aşamada, ilaç keşfi alanına girmiştir. Bu öncelikle yeni nesil dizilemeye dayanmaktadır .

Makine Öğrenimi, ilaç şirketleri tarafından ilaç keşfi ve üretim sürecinde kullanılmaktadır. Ancak şu anda bu, ham verilerdeki kalıpları tanımlayabilen denetimsiz makine öğrenimi kullanmakla sınırlıdır. Buradaki odak noktası , doktorların "çok faktörlü" hastalıklar için mekanizmaları tanımlamasına olanak tanıyan denetimsiz öğrenmeyle desteklenen hassas tıp geliştirmektir. MIT Clinical Machine Learning Group , oyunun önde gelen oyuncularından biridir .

Hassas tıp araştırması, hastalık süreçlerini daha iyi anlamaya yardımcı olabilecek ve buna bağlı olarak Tip 2 diyabet gibi sağlık sorunları için etkili tedaviyi ortaya koyabilecek algoritmalar geliştirmeyi amaçlıyor.

Bunun dışında, çok faktörlü hastalıkların tedavisi için hangi alternatif yolları bulmak için yeni nesil sıralama ve hassas tıp dahil olmak üzere Ar-Ge teknolojileri de kullanılmaktadır. Microsoft'un Hanover Projesi, hassas tıp geliştirmek için ML tabanlı teknolojileri kullanır. Google bile ilaç keşfi kervanına katıldı.

UK Royal Society'ye göre , makine öğrenimi, farmasötikler için biyo-üretimin optimize edilmesinde çok yardımcı olabilir. İlaç üreticileri, ilaç geliştirmek için gereken toplam süreyi azaltmak ve böylece üretim maliyetini azaltmak için üretim süreçlerinden gelen verileri kullanabilir.

4. Hastalıkların Belirlenmesi ve Tanı

Derin Öğrenme ile birlikte Makine Öğrenimi, teşhis sürecinde dikkate değer bir atılım yapılmasına yardımcı oldu. Bu ileri teknolojiler sayesinde, bugün doktorlar, daha önce teşhis edilemeyen bu tür hastalıkları bile teşhis edebiliyorlar - genetik hastalıkların ilk evrelerinde bir tümör/veya kanser olsun. Örneğin, IBM Watson Genomics, tanı sürecini ilerletmek için kognitif hesaplamayı genom tabanlı tümör dizileme ile bütünleştirir, böylece tedaviye baştan başlanabilir. Ardından, daha iyi görüntü analizi için çığır açan tanılama araçları geliştirmeyi amaçlayan Microsoft'un 2010 yılında başlatılan InnerEye girişimi var.

5. Robotik Cerrahi

Robotik cerrahi sayesinde günümüzde doktorlar en karmaşık durumlarda bile başarıyla ve hassasiyetle ameliyat edebilmektedir. Örnek olay – Da Vinci robotu. Bu robot, cerrahların, insan vücudunun dar alanlarında hassas ve daha az titreme ile ameliyatlar gerçekleştirmek için robotik uzuvları kontrol etmesine ve manipüle etmesine olanak tanır. Robotik cerrahi, ince detaylandırma ve tanımlamayı içerdiğinden saç ekimi işlemlerinde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Bugün robotik, cerrahi alanında öncüdür. Yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları tarafından desteklenen robotik, gerçek zamanlı cerrahi ölçümleri, başarılı cerrahi deneyimlerden elde edilen verileri ve cerrahi prosedür dahilinde ameliyat öncesi tıbbi kayıtlardan alınan verileri birleştirerek cerrahi araçların hassasiyetini artırır. Accenture'a göre robotik, ameliyatta kalma süresini neredeyse %21 oranında azalttı.
Mazor Robotics , omurga gibi karmaşık anatomilere sahip vücut parçalarını içeren cerrahi prosedürlerde kişiselleştirmeyi geliştirmek ve invazivliği minimumda tutmak için yapay zekayı kullanır.

6. Kişiselleştirilmiş Tedavi

ML teknolojileri, hastanın tıbbi geçmişinden yararlanarak, bireysel hastalarda belirli hastalıkları hedefleyebilecek özelleştirilmiş tedaviler ve ilaçlar geliştirmeye yardımcı olabilir. Bu, tahmine dayalı analitikle birleştirildiğinde daha fazla fayda sağlar. Bu nedenle, belirli bir dizi tanı arasından seçim yapmak veya hastanın semptomatik geçmişine dayalı olarak hasta için riski tahmin etmek yerine, doktorlar hastalarını teşhis etmek için ML'nin öngörücü yeteneklerine güvenebilirler. IBM Watson Oncology, kanser hastalarına tıbbi geçmişlerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş tedavi sunmanın en iyi örneğidir.

7. Klinik Araştırma Araştırması

Makine öğrenimi uygulamaları, klinik deney araştırmalarını geliştirmek için geniş bir kapsam sunar. Tıp uzmanları, klinik deney adaylarına akıllı tahmine dayalı analitiği uygulayarak, daha kapsamlı bir veri yelpazesini değerlendirebilir, bu da elbette tıbbi deneyler yapmak için gereken maliyetleri ve zamanı azaltır. McKinsey , EHR'leri kullanarak artan etkinlik için optimum örnek boyutlarını bulmaya ve şans veri hatalarını azaltmaya yardımcı olmak gibi klinik deney verimliliğini daha da artırabilecek bir dizi ML uygulaması olduğunu savunuyor.

Makine Öğrenimi, klinik deneme ve araştırma sürecinde bir temel haline gelmek için hızla büyüyor. Niye ya?

Klinik deneyler ve araştırmalar çok fazla zaman, çaba ve para gerektirir. Bazen süreç yıllarca uzayabilir. ML tabanlı tahmine dayalı analitik, klinik deneylerde zaman ve para yatırımını azaltmaya yardımcı olur, ancak aynı zamanda doğru sonuçlar verir. Ayrıca, makine öğrenimi teknolojileri, potansiyel klinik deney adaylarını belirlemek, tıbbi geçmiş kayıtlarına erişmek, deney süreci boyunca adayları izlemek, en iyi test örneklerini seçmek, veriye dayalı hataları azaltmak ve çok daha fazlası için kullanılabilir.

ML araçları, hastaların gerçek zamanlı tıbbi verilerine erişerek uzaktan izlemeyi de kolaylaştırabilir. ML uygulamaları, Buluttaki hastaların sağlık istatistiklerini besleyerek, HCP'lerin hastaların sağlığını tehlikeye atabilecek olası tehditleri tahmin etmelerine izin verebilir.

8. Salgın Salgınları Tahmin Etme

Sağlık kuruluşları, dünyanın çeşitli yerlerini ele geçirebilecek olası salgın salgınları izlemek ve tahmin etmek için ML ve AI algoritmaları uyguluyor. Bu dijital araçlar, uydulardan veri toplayarak, sosyal medyadaki gerçek zamanlı güncellemeleri ve web'deki diğer hayati bilgileri toplayarak salgın salgınları tahmin edebilir. Bu, özellikle uygun sağlık altyapısına sahip olmayan üçüncü dünya ülkeleri için bir nimet olabilir.

Bunlar bugün Makine Öğreniminin yalnızca birkaç kullanım durumu olsa da gelecekte sağlık hizmetlerinde çok daha gelişmiş ve öncü makine öğrenimi uygulamalarını sabırsızlıkla bekleyebiliriz. Makine öğrenimi hala gelişmekte olduğundan, insan yaşamını değiştirecek, hastalıkları önleyecek ve sağlık hizmetlerinin hızla gelişmesine yardımcı olacak daha birçok sürprizle karşı karşıyayız.

Örneğin, Destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları , sıcaklık, ortalama aylık yağış vb. faktörleri göz önünde bulundurarak sıtma salgınının tahmin edilmesine yardımcı oldu .
Web tabanlı bir program olan ProMED-mail , sağlık kuruluşlarının hastalıkları izlemesine ve hastalık salgınlarını gerçek zamanlı olarak tahmin etmesine olanak tanır. HealthMap , otomatik sınıflandırma ve görselleştirmeyi kullanarak olası salgın salgınları izlemek ve ülkeleri uyarmak için aktif olarak ProMED'e güvenir .

9. Kitle Kaynaklı Veri Toplama

Günümüzde sağlık sektörü, tıbbi verilerin birden fazla kaynaktan (mobil uygulamalar, sağlık platformları vb.) Bu canlı sağlık verileri havuzuna dayanarak, doktorlar ve sağlık hizmeti sağlayıcıları hastalara hızlı ve gerekli tedaviyi sunabilir (resmi evrakları yerine getirmek için zaman kaybetmeden). Yakın zamanda IBM, kitle kaynaklı verilere dayalı olarak diyabet ve insülin verilerini gerçek zamanlı olarak toplamak ve yorumlamak için Medtronic ile işbirliği yaptı. Yine, Apple'ın ResearchKit'i, kullanıcılara Asperger ve Parkinson hastalığını tedavi etmek için ML tabanlı yüz tanıma kullanan etkileşimli uygulamalara erişim sağlar.

10. İyileştirilmiş Radyoterapi

Makine Öğreniminin Radyoloji alanında son derece yararlı olduğu kanıtlanmıştır. Tıbbi görüntü analizinde, herhangi bir rastgele anda tetiklenebilecek çok sayıda ayrık değişken vardır. ML tabanlı algoritmalar burada faydalıdır. ML algoritmaları birçok farklı veri örneğinden öğrendiği için, istenen değişkenleri daha iyi teşhis edebilir ve tanımlayabilir. Örneğin, ML, lezyonlar gibi nesneleri farklı kategorilere – normal, anormal, lezyonlu veya lezyonsuz, iyi huylu, kötü huylu vb. – sınıflandırmak için tıbbi görüntü analizinde kullanılır. UCLH'deki araştırmacılar, sağlıklı hücreler ile kanserli hücreler arasındaki farkı tespit edebilen ve sonuç olarak kanserli hücreler için radyasyon tedavisini geliştirebilen bu tür algoritmalar geliştirmek için Google'ın DeepMind Health'ini kullanıyor.

11. Sağlık Kayıtlarının Korunması

Sağlık kayıtlarının ve hasta tıbbi geçmişinin düzenli olarak güncellenmesi ve muhafaza edilmesinin yorucu ve pahalı bir süreç olduğu bilinen bir gerçektir. ML teknolojileri, kayıt tutma sürecindeki zaman, çaba ve para girişini azaltarak bu sorunun çözülmesine yardımcı oluyor. VM'leri (vektör makineleri) ve Google'ın Cloud Vision API'si gibi ML tabanlı OCR tanıma tekniklerini kullanan belge sınıflandırma yöntemleri, sağlık verilerinin sıralanmasına ve sınıflandırılmasına yardımcı olur. Ayrıca araştırma, bakım sunumu ve halk sağlığını iyileştirmek için doktorları, sağlık pratisyenlerini ve hastaları birbirine bağlamaya yardımcı olan akıllı sağlık kayıtları da var.

Bugün, tamamı makine öğrenimi ve yapay zeka sayesinde tıbbi bir devrimin eşiğindeyiz. Ancak, teknolojiyi tek başına kullanmak sağlık hizmetlerini iyileştirmeyecektir. Ayrıca makine öğrenimi ve yapay zeka gibi parlak teknolojik yeniliklere anlam verebilecek meraklı ve kendini adamış beyinlere de ihtiyaç var.

Size yalnızca makine öğrenimini değil, aynı zamanda bulut altyapısını kullanarak bunun etkin dağıtımını da öğreten bir program oluşturmak için ülkedeki en iyi mühendislik okulu olan IIT Madras ile Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikasyon Programına göz atın. Bu programla amacımız, ülkedeki en seçici enstitünün kapılarını açmak ve yüksek ve gelişen bir beceride ustalaşmak için öğrencilere muhteşem fakülte ve kaynaklara erişim sağlamaktır.

Sağlık sektöründe insanların önemini anlayan Kevin Pho şunları söylüyor :
“Teknoloji harika. Ancak insanlar ve süreç bakımı iyileştirir. En iyi tahminler, eyleme geçinceye kadar yalnızca önerilerdir. Sağlıkta, bu zor kısım. Başarı, insanlarla konuşmayı ve bağlamı ve iş akışlarını öğrenmek için zaman harcamayı gerektirir - satıcılar veya yatırımcılar aksini ne kadar kötü inanmak isterlerse düşünsünler."