Phenquestions
Avec la croissance rapide de la population, il semble difficile d'enregistrer et d'analyser la quantité massive d'informations sur les patients. L'apprentissage automatique nous fournit un tel moyen de découvrir et de traiter ces données automatiquement, ce qui rend le système de santé plus dynamique et robuste. L'apprentissage automatique dans le domaine de la santé rassemble deux types de domaines : l'informatique et les sciences médicales dans un seul et même fil. La technique d'apprentissage automatique fait progresser la science médicale et analyse également des données médicales complexes pour une analyse plus approfondie.
Plusieurs chercheurs travaillent dans ce domaine pour apporter de nouvelles dimensions et fonctionnalités. Récemment, Google a inventé un algorithme d'apprentissage automatique pour détecter les tumeurs cancéreuses sur les mammographies. De plus, Stanford présente un algorithme d'apprentissage en profondeur pour déterminer le cancer de la peau. Chaque année, plusieurs conférences, e.g., Machine Learning for Healthcare, sont organisés pour poursuivre une nouvelle technologie automatisée en science médicale afin de fournir un meilleur service.
Applications de l'apprentissage automatique dans les soins de santé
Le but de l'apprentissage automatique est de rendre la machine plus prospère, efficace et fiable qu'auparavant. Cependant, dans un système de santé, l'outil d'apprentissage automatique est le cerveau et les connaissances du médecin.
Parce qu'un patient a toujours besoin d'un contact humain et de soins. Ni l'apprentissage automatique ni aucune autre technologie ne peuvent remplacer cela. Une machine automatisée peut mieux fournir le service. Ci-dessous, les 10 principales applications de l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé sont décrites.
1. Diagnostic des maladies cardiaques
Le cœur est l'un des principaux organes de notre corps. Nous souffrons souvent de diverses maladies cardiaques telles que la maladie coronarienne (CAD), la maladie coronarienne (CHD), etc. De nombreux chercheurs travaillent sur des algorithmes d'apprentissage automatique pour le diagnostic des maladies cardiaques. C'est un sujet de recherche très brûlant dans le monde entier. Un système automatisé de diagnostic des maladies cardiaques est l'un des avantages les plus remarquables de l'apprentissage automatique dans le domaine de la santé.
Les chercheurs travaillent sur plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique supervisés, tels que Support Vector Machine (SVM) ou Naive Bayes, à utiliser comme algorithme d'apprentissage pour la détection des maladies cardiaques.
L'ensemble de données sur les maladies cardiaques de l'UCI peut être utilisé comme ensemble de données d'entraînement ou de test ou les deux. L'outil d'exploration de données WEKA peut être utilisé pour l'analyse de données. Alternativement, si vous le souhaitez, vous pouvez utiliser une approche de réseau de neurones artificiels (ANN) pour développer le système de diagnostic des maladies cardiaques.
2. Prédire le diabète
Le diabète est l'une des maladies courantes et dangereuses. En outre, cette maladie est l'une des principales causes de création de toute autre maladie grave et vers la mort. Cette maladie peut endommager nos différentes parties du corps comme les reins, le cœur et les nerfs. L'objectif de l'utilisation d'une approche d'apprentissage automatique dans ce domaine est de détecter le diabète à un stade précoce et de sauver les patients.
En tant qu'algorithme de classification, Random forest, KNN, Decision Tree ou Naive Bayes peuvent être utilisés pour développer le système de prédiction du diabète. Parmi ceux-ci, Naive Bayes surpasse les autres algorithmes en termes de précision. Parce que ses performances sont excellentes et prennent moins de temps de calcul. Vous pouvez télécharger l'ensemble de données sur le diabète ici. Il contient 768 points de données avec neuf fonctionnalités chacun.
3. Prédiction des maladies du foie
Le foie est le deuxième organe interne le plus important de notre corps. Il joue un rôle vital dans le métabolisme. On peut attaquer plusieurs maladies du foie comme la cirrhose, l'hépatite chronique, le cancer du foie, etc.
Récemment, les concepts d'apprentissage automatique et d'exploration de données ont été utilisés de manière spectaculaire pour prédire les maladies du foie. Il est très difficile de prédire la maladie à l'aide de données médicales volumineuses. Cependant, les chercheurs font de leur mieux pour surmonter ces problèmes en utilisant des concepts d'apprentissage automatique tels que la classification, le clustering et bien d'autres.
Indian Liver Patient Dataset (ILPD) peut être utilisé pour un système de prédiction des maladies du foie. Cet ensemble de données contient dix variables. Ou, l'ensemble de données sur les troubles hépatiques peut également être utilisé. En tant que classificateur, Support Vector Machine (SVM) peut être utilisé. Vous pouvez utiliser MATLAB pour développer le système de prédiction des maladies du foie.
4. Chirurgie robotique
La chirurgie robotique est l'une des applications d'apprentissage automatique de référence dans le domaine de la santé. Cette application deviendra bientôt un domaine prometteur. Cette application peut être divisée en quatre sous-catégories telles que la suture automatique, l'évaluation des compétences chirurgicales, l'amélioration du matériel chirurgical robotique et la modélisation du flux de travail chirurgical.
La suture est le processus de couture d'une plaie ouverte. L'automatisation de la suture peut réduire la durée de l'intervention chirurgicale et la fatigue du chirurgien. Par exemple, le robot chirurgical Raven. Des chercheurs tentent d'appliquer une approche d'apprentissage automatique pour évaluer les performances des chirurgiens en chirurgie mini-invasive assistée par robot.
Les chercheurs du laboratoire de robotique et de contrôle avancé de l'Université de Californie à San Diego (UCSD) tentent d'explorer des applications d'apprentissage automatique pour améliorer la robotique chirurgicale.
Comme, dans le cas de la neurochirurgie, les robots ne sont pas capables de fonctionner efficacement. Le flux de travail chirurgical manuel prend du temps et ne peut pas fournir de retour automatique. En utilisant une approche d'apprentissage automatique, il peut accélérer le système.
5. Détection et prédiction du cancer
À l'heure actuelle, des approches d'apprentissage automatique sont utilisées pour détecter et classer les tumeurs de manière extensive. De plus, l'apprentissage en profondeur joue un rôle important dans la détection du cancer. Étant donné que le deep learning est accessible et que les sources de données sont disponibles. Une étude a montré que l'apprentissage en profondeur réduit le pourcentage d'erreur pour le diagnostic du cancer du sein.
L'apprentissage automatique a prouvé ses capacités à détecter le cancer avec succès. Des chercheurs chinois ont exploré DeepGene : un classificateur de type de cancer utilisant l'apprentissage en profondeur et des mutations ponctuelles somatiques. En utilisant une approche d'apprentissage en profondeur, le cancer peut également être détecté en extrayant des caractéristiques des données d'expression génique. De plus, le réseau de neurones de convolution (CNN) est appliqué dans la classification du cancer.
6. Traitement personnalisé
L'apprentissage automatique pour un traitement personnalisé est un sujet de recherche brûlant. L'objectif de cet espace est de fournir un meilleur service basé sur des données de santé individuelles avec une analyse prédictive. Des outils informatiques et statistiques d'apprentissage automatique sont utilisés pour développer un système de traitement personnalisé basé sur les symptômes et les informations génétiques des patients.
Pour développer le système de traitement personnalisé, un algorithme d'apprentissage automatique supervisé est utilisé. Ce système est développé à partir des informations médicales des patients. L'application SkinVision est l'exemple du traitement personnalisé. En utilisant cette application, on peut vérifier sa peau pour le cancer de la peau sur son téléphone. Le système de traitement personnalisé peut réduire le coût des soins de santé.
7. Découverte de médicament
L'utilisation de l'apprentissage automatique dans la découverte de médicaments est une application de référence de l'apprentissage automatique en médecine. Microsoft Project Hanover s'efforce d'apporter des technologies d'apprentissage automatique à la médecine de précision. À l'heure actuelle, plusieurs entreprises appliquent la technique d'apprentissage automatique dans la découverte de médicaments. A titre d'exemple, BenevolentAI. Leur objectif est d'utiliser l'intelligence artificielle (IA) dans la découverte de médicaments.
Il y a plusieurs avantages à appliquer l'apprentissage automatique dans ce domaine, comme cela accélérera le processus et réduira le taux d'échec. De plus, l'apprentissage automatique optimise le processus de fabrication et le coût de la découverte de médicaments.
8. Enregistreur de santé électronique intelligent
La portée de l'apprentissage automatique, telle que la classification des documents et la reconnaissance optique des caractères, peut être utilisée pour développer un système de dossier de santé électronique intelligent. La tâche de cette application est de développer un système capable de trier les requêtes des patients par courrier électronique ou de transformer un système d'enregistrement manuel en un système automatisé. Cet objectif de cette application est de construire un système sûr et facilement accessible.
La croissance rapide des dossiers de santé électroniques a enrichi le stockage des données médicales sur les patients, qui peuvent être utilisées pour améliorer les soins de santé. Il réduit les erreurs de données, par exemple, les données en double.
Pour développer le système d'enregistrement électronique de la santé, un algorithme d'apprentissage automatique supervisé tel que la machine à vecteurs de support (SVM) peut être utilisé comme classificateur ou un réseau de neurones artificiels (ANN) peut également être appliqué.
9. Apprentissage automatique en radiologie
Récemment, des chercheurs ont travaillé à l'intégration de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle en radiologie. Aidoc fournit au radiologue un logiciel pour accélérer le processus de détection à l'aide d'approches d'apprentissage automatique.
Leur tâche est d'analyser l'image médicale pour offrir la solution intelligible pour détecter les anomalies à travers le corps. L'algorithme d'apprentissage automatique supervisé est principalement utilisé dans ce domaine.
Pour la segmentation d'images médicales, la technique d'apprentissage automatique est utilisée. La segmentation est le processus d'identification des structures dans une image. Pour la segmentation d'images, la méthode de segmentation de coupe graphique est principalement utilisée. Le traitement du langage naturel est utilisé pour l'analyse des rapports textuels de radiologie. Par conséquent, l'application de l'apprentissage automatique en radiologie peut améliorer le service de soins aux patients.
dix. Essai clinique et recherche
L'essai clinique peut être un ensemble de requêtes qui nécessitent des réponses pour obtenir l'efficacité et la sécurité d'un individu biomédical ou pharmaceutique. Le but de cet essai est de se concentrer sur le nouveau développement de traitements.
Cet essai clinique coûte beaucoup d'argent et de temps. L'application de l'apprentissage automatique dans ce domaine a un impact significatif. Un système basé sur le ML peut fournir une surveillance en temps réel et un service robuste.
L'avantage de l'application de la technique d'apprentissage automatique dans les essais cliniques et la recherche est qu'elle peut être surveillée à distance. De plus, l'apprentissage automatique fournit un environnement clinique sûr pour les patients. L'utilisation de l'apprentissage automatique supervisé dans les soins de santé peut améliorer l'efficacité de l'essai clinique.
Mettre fin aux pensées
De nos jours, le machine learning fait partie de notre quotidien. Cette technique est utilisée dans une variété de domaines tels que les prévisions météorologiques, les applications marketing, la prévision des ventes et bien d'autres. Cependant, l'apprentissage automatique dans les soins de santé n'est toujours pas aussi étendu que les autres applications d'apprentissage automatique en raison de la complexité médicale et de la rareté des données. Nous croyons fermement que cet article contribue à enrichir vos compétences en apprentissage automatique.
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