据新闻报道，机器学习是医疗保健行业未来最突出的技术之一。但它有多真实？有什么重要的价值，还是只是乐观的预测？在本文中，您将了解该技术的一些实际实现，以及一些即时预测。


如今，随着智能医疗设备的普及，技术支持的医疗保健已成为现实。医疗保健行业欢迎创新；这就是为什么人工智能在医疗保健领域的未来非常光明。谷歌已经推出了一种算法，可以成功识别乳房 X 光照片中的癌症，而斯坦福大学的科学家可以通过深度学习识别皮肤癌。人工智能负责处理数千个不同的数据点，精确预测风险和结果，以及许多其他功能。

诊断和疾病识别。

从这一点开始是公平的，因为 ML 非常擅长诊断；实际上，这是最有效的领域之一。有很多类型的癌症和遗传疾病难以检测。但是，ML 可以在初始阶段处理其中的许多问题。IBM Watson Genomics 就是一个很好的例子。该项目将认知计算与基于基因组的肿瘤测序相结合，为快速诊断提供帮助。P1vital 的 PReDicT（Predicting Response to Depression Treatment）正试图创造一种实用的方法，将 AI 用于改善常规医院的诊断和治疗。

健康记录改进。

尽管有所有这些技术突破，但保存健康记录仍然很麻烦。是的，今天要快得多，但仍然需要很多时间。记录可以通过向量机和基于 ML 的 OCR 识别技术进行分类。最典型的例子是 Google 的 Cloud Vision API 和 MathWorks 的 ML 手写识别技术。

糖尿病的预测。

糖尿病是最常见且非常危险的疾病。它不仅会损害一个人的健康，还会导致许多其他严重疾病。糖尿病主要损害肾脏、心脏和神经。机器学习可以帮助及早诊断糖尿病，挽救生命。KNN、决策树和朴素贝叶斯等分类算法可以作为构建糖尿病预测系统的基础。就性能和计算时间而言，朴素贝叶斯是其中最有效的。

预测肝病。

肝脏在新陈代谢中起主导作用。它易患慢性肝炎、肝癌和肝硬化等疾病。利用大量医学数据有效预测肝病是一项非常艰巨的任务；然而，这一领域已经发生了一些重大变化。分类和聚类等机器学习算法在这里发挥了重要作用。肝病数据集或印度肝病患者数据集 (ILPD) 可用于此任务。

寻找最好的治疗方法。

另一个伟大的应用是在患者药物发现的第一阶段使用机器学习。目前，微软正在其汉诺威项目中使用基于人工智能的技术，该项目旨在寻找个性化的药物组合来治疗急性髓系白血病。

通过图像分析进行诊断。

微软正在通过其 InnerEye 项目彻底改变医疗保健数据分析。这家初创公司使用计算机视觉处理医学图像以进行诊断。随着技术的发展，InnerEye 正在医疗保健分析软件领域掀起更多波澜。很快机器学习将变得更加高效，甚至可以分析更多数据点以进行自动诊断。

个性化治疗。

医学机器学习正在取得巨大进展。IBM Watson Oncology 是该领域的独特领导者，它提供了大量首先分析患者病史的治疗计划。随着先进的生物传感器进入大众市场——为算法提供更多数据——在创建个性化治疗计划方面情况会变得更好。

调整行为。

这是一个非常有趣的观察领域。就您的日常活动提供预防癌症的建议？这正是基于 B2B2C 的公司 Somatix 的应用程序正在做的事情。此应用程序会跟踪我们每天进行的无意识活动，并提醒我们从长远角度来看可能存在危险的活动。

医学研究和临床试验改进。

临床试验可能需要数年才能完成，需要大量投资，这已不是什么秘密。ML 可以提供预测分析，以根据一个人的就诊历史或社交媒体活动等因素来发现临床试验的最佳候选者。该技术还将减少基于数据的错误的数量，并可以建议要测试的最佳样本量。

利用众包医疗数据。

今天，研究人员可以访问患者自己公开的大量数据。这是未来医学机器学习改进的源泉。为什么数据分析在医疗保健中很重要？好吧，美敦力和 IBM 之间的合作伙伴关系已经产生了破译、积累和实时提供胰岛素信息的能力。随着物联网 (IoT) 的发展，将会有更多的可能性。此外，公共数据将改善诊断过程和药物处方的发放。

疫情防控。

说到数据分析，2020 年专家可以访问来自卫星、社交媒体趋势、新闻网站和视频流的信息。神经网络可以处理所有这些，并对世界各地的流行病爆发做出结论。危险的疾病可以在真正造成巨大破坏之前被扼杀在萌芽状态。这在第三世界国家非常重要，因为它们缺乏先进的医疗系统。这个领域最好的例子可能是 ProMED-mail，这是一个基于 Internet 的报告平台，用于监控全球的疫情报告。人工智能在食品安全方面也得到了极大的应用，有助于预防农场流行病。

人工智能手术。

这可能是机器学习最有影响力的领域，并且在不久的将来会变得更加流行。您可以将机器人手术分为以下几类：

自动缝合。
手术工作流程建模。
机器人手术材料的改进。
手术技能评估。
缝合基本上意味着缝合开放性伤口。使这个过程自动化可以缩短整个过程，同时减轻外科医生的压力。尽管现在谈论完全由机器人执行的手术还为时过早，但它们现在可以协助和帮助医生操作手术设备。未来5年，预计将成为资本约390亿美元的特殊产业。当进行医疗程序时，机器人将用它的机械手为医生取仪器。这种做法将手术并发症降低了 50%，并将患者留在手术室的时间减少了约 20%。用于医疗保健数据分析的机器学习算法还可以评估和定义未来手术的新机会，因为它收集每个人工智能手术的数据。

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