通过机器学习,能给医疗未来带来那些可能性?

21世纪是数据驱动型决策的时代。当然,产生更多数据的细分市场或行业能更快利用这些数据做出重要决策,也会在未来保持领先。

当谈到产生大量数据的行业时,医疗当之无愧是其中之一。得益于例如传感器生成的数据收集新方法,这些数据可以用来以更低的成本提供更好的医疗服务并提高患者的满意度,实际上,这也是机器学习技术的用武之地。

有效的机器学习技术的应用,使医疗专业人员能够做出更好的决策、识别趋势和带来创新,更好提高研究和临床试验的效率。

在医疗应用中,经常面临的挑战是如何收集其产生的大量数据,并将其有效地用于分析,预测和治疗。下面,让我们看看机器学习如何解决这个挑战。

机器学习如何帮助医疗?

机器学习利用历史和实时数据,构建模型快速分析数据并提供结果。借助机器学习,医疗服务提供商可以对患者的诊断和治疗选择做出更好的决策,从而全面改善医疗服务。

以前,由于没有可用的技术或工具,医疗保健专业人员需要人工收集和分析大量的数据以进行有效的预测和治疗,这是很具有挑战性的工作,但对机器学习来说就相当容易了。因为像Hadoop这样的大数据技术已经足够成熟、并被广泛采用。实际上,54%的组织部门正在使用或将Hadoop视为大数据处理工具,根据Ventana Researc调查发现,现有用户中有94%的Hadoop用户对以前他们认为不可能的大量数据任务进行分析。

机器学习算法还可以向医生提供关于患者疾病,实验室检查结果,血压,家族史,临床试验数据等的生命统计数据,提供实时数据和高级分析。考虑到这些优势,多个领域都可以应用机器学习来改变医疗健康的未来。

疾病预测

现代的医疗方法是通过早期干预来预防疾病,而不是在诊断后进行治疗。传统上,医生或医生使用风险计算器来评估疾病发展的可能性。这些计算器使用人口统计学,医疗条件,生活常规等基本信息来计算发展某种疾病的可能性。这种计算是使用基于方程的数学方法和工具完成的。然而,面临的挑战是类似的基于等式方法的低准确率。例如,Framingham研究可以预测长期心血管疾病的准确性仅为56%。

但随着近年来大数据,机器学习等技术的发展,疾病预测的结果可能会更加准确。医生正在与统计学家和计算机科学家合作开发更好的工具来预测疾病。该领域的专家正在通过机器学习技术,研究微调机器学习算法和模型的方法以提供准确的预测。

为了开发一个强大而准确的机器学习模型,科研者从研究项目、患者统计、医疗健康记录和其他来源收集数据。

传统机器学习方法与疾病预测算法的区别在于:一方面,疾病预测要考虑更多的因变量数量。在传统的方法中,他们只考虑很少的变量,比如年龄、体重、身高和性别等。另一方面,在计算设备上正在处理的机器学习需要考虑大量的变量,这会影响医疗数据的准确性。

根据最近的一项研究发现,通过考虑整个医疗记录中大约200个变量计算时,研究人员获得了更高的诊断准确性。

药物发明

药物的发明和研发是非常昂贵和费时的工作。根据塔夫斯药物研发中心(Tufts Center for the Drug Development)的报告,在通常情况下,新药开发需要10年以上的时间才能投入市场,花费约26亿美元。

药物发明旨在发现一种化合物与身体的目标分子发生反应使得疾病治愈。但辅助药物化合物很有可能对人体内的非靶向(目标)分子产生不良反应,从而可能造成致命威胁和副作用。

制药公司不能用传统的计算技术预测潜在的药物化合物对靶向和非靶向分子的影响,所以在临床试验中药物失败的几率更高。这种情况使得药物开发是非常昂贵和耗时的过程。在这种情况下,使用机器学习的预测方法可以节省大量的资源。

基于机器学习的方法(考虑到失败药物的大量临床数据)来鉴定可能引起副作用的有毒化合物,会在进入临床试验之前可节省许多资源。

通过使用机器学习使化合物分子反应过程自动化,药物可以改善药物开发过程并缩短上市时间。根据卡内基梅隆公司(Carnegie Mellon)的一项研究表明,药物开发过程的自动化可以将成本降低约70%。

电子健康记录

电子健康记录包括整个医疗和健康数据在一个单一的系统,以确保数据的可用性和可访问性。基于ML的EHR模型转换方法有助于在不同的EHR系统中应用预测模型。可以使用来自一个EHR的数据集来训练这样的模型,并且可以用来预测另一个系统的结果。

结论

机器学习可以帮助医疗行业摆脱许多困境,本文只介绍了少数几个潜在的应用领域。我们看到,通过机器学习技术和应用,医疗和医药领域可以进入新的阶段,它可能彻底改变医疗行业。

eInfochips就是这样一家公司,旨在向医疗保健机构提供诊断、分析、成像、可穿戴和远程医疗解决方案方面拥有丰富的经验。其团队具有从概念和架构定义到原型设计、现场试验、认证和维护工程的专业知识。还为医疗设备和临床软件提供解决方案将其与云基础架构安全地集成在一起,以实现远程诊断和便捷访问。

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