Phenquestions
Com o rápido crescimento da população, parece um desafio registrar e analisar a enorme quantidade de informações sobre os pacientes. O aprendizado de máquina nos fornece uma maneira de descobrir e processar esses dados automaticamente, o que torna o sistema de saúde mais dinâmico e robusto. O aprendizado de máquina na área de saúde traz dois tipos de domínios: ciência da computação e ciência médica em um único segmento. A técnica de aprendizado de máquina traz um avanço da ciência médica e também analisa dados médicos complexos para análise posterior.
Vários pesquisadores estão trabalhando neste domínio para trazer novas dimensões e recursos. Recentemente, o Google inventou um algoritmo de aprendizado de máquina para detectar tumores cancerígenos em mamografias. Além disso, Stanford apresenta um algoritmo de aprendizado profundo para determinar o câncer de pele. Todos os anos, várias conferências, e.g., Aprendizado de máquina para saúde está sendo realizado para buscar uma nova tecnologia automatizada na ciência médica para fornecer um serviço melhor.
Aplicações de aprendizado de máquina em saúde
O objetivo do aprendizado de máquina é tornar a máquina mais próspera, eficiente e confiável do que antes. No entanto, em um sistema de saúde, a ferramenta de aprendizado de máquina é o cérebro e o conhecimento do médico.
Porque um paciente sempre precisa de um toque humano e cuidado. Nem o aprendizado de máquina nem qualquer outra tecnologia pode substituir isso. Uma máquina automatizada pode fornecer o serviço da melhor maneira. Abaixo, são descritos os 10 principais aplicativos de aprendizado de máquina na área de saúde.
1. Diagnóstico de Doença Cardíaca
O coração é um dos principais órgãos do nosso corpo. Freqüentemente, sofremos uma variedade de doenças cardíacas, como doença arterial coronariana (DAC), doença cardíaca coronária (CHD) e assim por diante. Muitos pesquisadores estão trabalhando em algoritmos de aprendizado de máquina para diagnóstico de doenças cardíacas. É uma questão de pesquisa muito quente em todo o mundo. Um sistema automatizado de diagnóstico de doenças cardíacas é um dos benefícios mais notáveis do aprendizado de máquina na área de saúde.
Os pesquisadores estão trabalhando com vários algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados, como Support Vector Machine (SVM) ou Naive Bayes, para usar como algoritmo de aprendizado para detecção de doenças cardíacas.
O conjunto de dados de doenças cardíacas da UCI pode ser usado como um conjunto de dados de treinamento ou teste ou ambos. A ferramenta de mineração de dados WEKA pode ser usada para análise de dados. Alternativamente, se desejar, você pode usar uma abordagem de Rede Neural Artificial (RNA) para desenvolver o sistema de diagnóstico de doenças cardíacas.
2. Prevendo Diabetes
O diabetes é uma das doenças comuns e perigosas. Além disso, esta doença é uma das principais causas para criar qualquer outra doença grave e em direção à morte. Esta doença pode danificar nossas várias partes do corpo, como rins, coração e nervos. O objetivo de usar uma abordagem de aprendizado de máquina neste campo é detectar o diabetes em um estágio inicial e salvar os pacientes.
Como um algoritmo de classificação, floresta aleatória, KNN, árvore de decisão ou Naive Bayes podem ser usados para desenvolver o sistema de previsão de diabetes. Entre estes, Naive Bayes supera os outros algoritmos em termos de precisão. Porque seu desempenho é excelente e leva menos tempo de computação. Você pode baixar o conjunto de dados de diabetes aqui. Ele contém 768 pontos de dados com nove recursos cada.
3. Predição de doença hepática
O fígado é o segundo órgão interno mais importante do nosso corpo. Ele desempenha um papel vital no metabolismo. Pode-se atacar várias doenças do fígado, como cirrose, hepatite crônica, câncer de fígado e assim por diante.
Recentemente, os conceitos de aprendizado de máquina e mineração de dados foram usados dramaticamente para prever doenças hepáticas. É uma tarefa muito desafiadora prever doenças usando dados médicos volumosos. No entanto, os pesquisadores estão se esforçando ao máximo para superar esses problemas usando conceitos de aprendizado de máquina, como classificação, clustering e muitos mais.
O conjunto de dados do paciente do fígado indiano (ILPD) pode ser usado para um sistema de previsão de doença hepática. Este conjunto de dados contém dez variáveis. Ou, o conjunto de dados de doenças hepáticas também pode ser usado. Como um classificador, Support Vector Machine (SVM) pode ser usado. Você pode usar o MATLAB para desenvolver o sistema de previsão de doenças do fígado.
4. Cirurgia Robótica
A cirurgia robótica é uma das aplicações de aprendizado de máquina de referência na área da saúde. Este aplicativo se tornará uma área promissora em breve. Esta aplicação pode ser dividida em quatro subcategorias, como sutura automática, avaliação de habilidade cirúrgica, melhoria de materiais cirúrgicos robóticos e modelagem de fluxo de trabalho cirúrgico.
Suturar é o processo de costura de uma ferida aberta. A automação da sutura pode reduzir a duração do procedimento cirúrgico e a fadiga do cirurgião. Por exemplo, The Raven Surgical Robot. Os pesquisadores estão tentando aplicar uma abordagem de aprendizado de máquina para avaliar o desempenho do cirurgião em cirurgia minimamente invasiva assistida por robô.
Pesquisadores do Laboratório de Controles e Robótica Avançada da Universidade da Califórnia, San Diego (UCSD) estão tentando explorar aplicativos de aprendizado de máquina para melhorar a robótica cirúrgica.
Como, no caso da neurocirurgia, os robôs não são capazes de operar de forma eficaz. O fluxo de trabalho cirúrgico manual é demorado e não pode fornecer feedback automático. Usando uma abordagem de aprendizado de máquina, pode acelerar o sistema.
5. Detecção e previsão de câncer
No momento, abordagens de aprendizado de máquina estão sendo usadas para detectar e classificar tumores extensivamente. Além disso, o aprendizado profundo desempenha um papel significativo na detecção do câncer. Como o aprendizado profundo é acessível e as fontes de dados estão disponíveis. Um estudo mostrou que o aprendizado profundo reduz a porcentagem de erro para o diagnóstico de câncer de mama.
O aprendizado de máquina comprovou sua capacidade de detectar o câncer com sucesso. Pesquisadores da China exploraram o DeepGene: um classificador de tipo de câncer usando aprendizado profundo e mutações pontuais somáticas. Usando uma abordagem de aprendizado profundo, o câncer também pode ser detectado pela extração de características de dados de expressão gênica. Além disso, a Rede Neural de Convolução (CNN) está sendo aplicada na classificação do câncer.
6. Tratamento Personalizado
O aprendizado de máquina para tratamento personalizado é um assunto de pesquisa importante. O objetivo desta área é fornecer um melhor serviço com base em dados de saúde individuais com análise preditiva. Ferramentas computacionais e estatísticas de aprendizado de máquina são usadas para desenvolver um sistema de tratamento personalizado com base nos sintomas dos pacientes e informações genéticas.
Para desenvolver o sistema de tratamento personalizado, um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado é usado. Este sistema é desenvolvido usando informações médicas do paciente. O aplicativo SkinVision é o exemplo de tratamento personalizado. Ao usar este aplicativo, é possível verificar a presença de câncer de pele em seu telefone. O sistema de tratamento personalizado pode reduzir o custo da saúde.
7. Descoberta de drogas
O uso de aprendizado de máquina na descoberta de medicamentos é uma aplicação de referência do aprendizado de máquina na medicina. O Microsoft Project Hanover está trabalhando para trazer tecnologias de aprendizado de máquina à medicina de precisão. Atualmente, várias empresas estão aplicando a técnica de aprendizado de máquina na descoberta de medicamentos. Por exemplo, BenevolentAI. Seu objetivo é usar Inteligência Artificial (IA) na descoberta de drogas.
Existem vários benefícios em aplicar o aprendizado de máquina neste campo, por exemplo, ele irá acelerar o processo e reduzir a taxa de falha. Além disso, o aprendizado de máquina otimiza o processo de fabricação e o custo da descoberta de medicamentos.
8. Registrador Eletrônico Inteligente de Saúde
O escopo do aprendizado de máquina, como classificação de documentos e reconhecimento óptico de caracteres, pode ser usado para desenvolver um sistema de registro eletrônico de saúde inteligente. A tarefa deste aplicativo é desenvolver um sistema que possa classificar as consultas dos pacientes por e-mail ou transformar um sistema de registro manual em um sistema automatizado. O objetivo deste aplicativo é construir um sistema seguro e facilmente acessível.
O rápido crescimento dos registros eletrônicos de saúde enriqueceu o armazenamento de dados médicos sobre pacientes, que podem ser usados para melhorar os cuidados de saúde. Reduz erros de dados, por exemplo, dados duplicados.
Para desenvolver o sistema de registro eletrônico de saúde, algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado como Máquina de Vetor de Suporte (SVM) pode ser usado como um classificador ou Rede Neural Artificial (ANN) também pode ser aplicada.
9. Aprendizado de máquina em radiologia
Recentemente, pesquisadores têm trabalhado para integrar aprendizado de máquina e inteligência artificial em radiologia. Aidoc fornece software para o radiologista para acelerar o processo de detecção usando abordagens de aprendizado de máquina.
Sua tarefa é analisar a imagem médica para oferecer a solução inteligível para detectar anormalidades em todo o corpo. O algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado é usado principalmente neste campo.
Para segmentação de imagens médicas, a técnica de aprendizado de máquina é usada. Segmentação é o processo de identificação de estruturas em uma imagem. Para segmentação de imagem, o método de segmentação de corte de gráfico é usado principalmente. Processamento de linguagem natural é usado para análise de relatórios de texto de radiologia. Portanto, a aplicação de aprendizado de máquina em radiologia pode melhorar o atendimento ao paciente.
10. Ensaio clínico e pesquisa
O ensaio clínico pode ser um conjunto de perguntas que requerem respostas para obter a eficiência e segurança de um indivíduo biomédico ou farmacêutico. O objetivo deste ensaio é focar no novo desenvolvimento de tratamentos.
Este ensaio clínico custa muito dinheiro e tempo. Aplicar o aprendizado de máquina neste campo tem um impacto significativo. Um sistema baseado em ML pode fornecer monitoramento em tempo real e serviço robusto.
A vantagem de aplicar a técnica de aprendizado de máquina em testes clínicos e pesquisas é que ela pode ser monitorada remotamente. Além disso, o aprendizado de máquina oferece um ambiente clínico seguro para os pacientes. O uso de aprendizado de máquina supervisionado na área de saúde pode aumentar a eficiência do ensaio clínico.
Reflexões finais
Hoje em dia, o aprendizado de máquina é parte integrante de nossa vida cotidiana. Esta técnica é usada em uma variedade de domínios, como previsão do tempo, aplicativos de marketing, previsão de vendas e muito mais. No entanto, o aprendizado de máquina na área de saúde ainda não é tão abrangente como outros aplicativos de aprendizado de máquina devido à complexidade médica e à escassez de dados. Acreditamos firmemente que este artigo ajuda a enriquecer sua habilidade de aprendizado de máquina.
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