Nola ikertu du makinen ikaskuntza osasun arloko industriak

Mundu osoan, hainbat ospitalek teknologia eta prozesu sofistikatuak erabiltzen ari dira, kualifikazio handiko administratzaileen laguntzarekin. Baina ez da lan erraza! Goi-mailako makineriaren kudeaketa ordutegi-arazoak dituzten osasun-profesionalentzako ikuskizun-gau bat izan daiteke oraindik.

Hemen bakarrik automatizazioak mirariak isuri ditzake. Zenbait zeregin daude Makina ikastea fakturazio automatikoa, dokumentazioa eta administrazio prozesuak bezala mekanizatu ditzaketenak.

Automatizazioaren etorrerarekin, gero eta errazagoa izan da gaixotasunak diagnostikatzea eta pazienteak modu hobe eta eraginkorrean tratatzea. Segurtasunez jakin dezakegu Machine Learning dela hemen osasungintza industria eraldatzeko medikuntzarekin, farmaziarekin eta abarrekin lotutako industriarekin batera. Azter dezagun nola Machine Learning-ek osasun sektorearen hainbat segmentu iraultzen dituen.

Erradioterapia eta erradiologian laguntzen du

Erradiologiako ikerketa eta analisia egiteko CT eta MRI bezalako hainbat azterketa nahiko astunak eta denbora asko eskatzen dute. Ehun infekziosoen eta osasuntsuen arteko bereizketa zehazten laguntzen dute. Gizakiek egiten dituztenean akatsak eta oker diagnostikoak egiteko aukera ona izaten dute. Hemen da makina ikaskuntza irudian agertzen dena. Makina ikasteko algoritmoek prozesua azkartzen eta erradioterapia prozeduran gidatzen lagun dezakete.

erradioterapia

Makina ikasteak medikuek eta medikuek informazio eraginkorra eskaintzen diete diagnostiko hobeak eta tumoreak antzemateko lagungarriak izan daitezen. Gainera, MLk erradioterapia tratamenduaren jarraitzaile pertsonalizatua sortzeko erantzuna ematen lagun dezake. Berandu, Makina ikasteko algoritmoak ere mediku irudiak aztertzeko eta mediku informazioa ateratzeko erabiltzen dira, baldintza medikoen diagnostiko zehatza agertzeko.

Izan ere, Deep Learning biriketako minbiziaren hazkundea harrapatzeko ere erabiltzen ari dira, nahasteak hasierako fasean hautemateko gai diren CT azterketen bidez eta erabilera medikorako irtenbide eraginkorrak eskaintzeko.

Gaixotasunak detektatzeko eta drogak aurkitzeko laguntzak

Hainbat osasun sistemek datu eta informazio kantitate ugari sortzen dituzte gaitz iragarpenerako. Baina ez da hori! Egituratu gabeko datu kopuru ugariak ezingo du nahasteari buruzko ikuspegi esanguratsua eman.

Horretarako, Makina ikasteko algoritmoak gaixotasunen aztarnak modu masiboan hautemateko erabiltzen dira. Horretarako, sistemak aldez aurretik eskuragarri zeuden zenbait datu oinarritzat hartuta ikasteko eta zenbait iragarpen egiteko aukera ematen du.

Drogaren aurkikuntza

Aurreikuspen horiek droga aurkikuntzan lagun dezaketen konposatu kimikoak aztertzeko erabil daitezke. Hori eginez gero, denbora asko aurreztu daiteke esperimentazioan eta lan errepikakorra ezabatu daiteke. Makina ikasteko algoritmoak erabilita, errazago bihurtu da gaixotasun kritikoaren sintomak hautematea eta bizirik irauteko probabilitatea ere handitu egin da. Azken batean, ML-k dauden tratamendu instalazioak eta prozesuak indartzen ditu.

Adibidez, analisi iragarpenak bezalako Machine Learning algoritmoak erabilita, IBM-k Teva Pharmaceutical-ekin batera jo du nerbio-sistema zentrala eta arnas gaixotasunak tratatzeko aukera berriak ikertzeko IBM Watson Health Cloud-en.

Zehaztasun medikuntzaren erabilera

Azken joera, zehaztasun medikuntzarena da, eta gaixo partikularrentzako berariazko osasun-praktiken inguruan biratzen da. Orduan, zertan datza? Gaixoaren heredentziari buruzko informazioa, osasun historia, ingurumen baldintzak eta lehentasunak aztertzean datza, benetako gaixotasuna diagnostikatzeko eta ondorengo tratamendua emateko.

Eszenatoki horretan, Machine Learning algoritmoak gaixoen datuak aztertzeko eta faktore erabakigarriak identifikatzeko erabiltzen dira, hala nola, historia genetikoa eta gaixotasunak predilektatzeko. Horrek tratamenduaren arrakasta edo porrotaren benetako tasa zehazten lagunduko luke.

Hala ere, Makina ikasteko teknikek datu genomikoak eta molekularrak ustiatzen laguntzen dute, zuzenean medikuek gaixoei tratamendu hobea emateko instalazioak eta gaixotasunaren mekanismoak oinarrizko muina ulertzen laguntzen dutenak. Horretaz gain, ML-k etorkizun hurbilean gerta litezkeen gaixotasunak hautematen laguntzen du eta gaixotasun horiek erori daitezen konponbideak gomendatzen ditu.

Ospitalea kudeatzeko sistema berritua

Makina ikastea ospitaleak kudeatzeko sistema tradizionalean aldaketa handia ekarri dezakeen marea berria bezalakoa da. Hau ospitaleetan sartzeko eta fakturatzeko prozedurak bezalako ohiko ohiko zereginak automatizatuz, gaixoen barruko jarraipen estua, administrazio prozesuak eta abar egin daitezke.

Ospitaleak Kudeatzeko Sistema

Ospitaleetan eta mediku zentroetan ML teknikak ezartzearekin batera, gaixoen denbora errealean jarraipena egitea errazagoa izan da. Analisirako Makina, Predictive Analytics bezalako teknikek gaixoen osasun baldintzen denbora errealeko txostena eskaintzen laguntzen dute. Honetaz gain, ML medikuntza ez duten eragiketak automatizatzeko ere erabil daiteke, besteak beste, garbiketa lanak, garbitegia, farmazia eta janaria entregatzea.

Eraman

Egungo osasun digitalaren sorrera kontuan hartuta nagusiki ongizatea eta osasun ona lantzen dira, gaixotasun edo nahaste medikoetan baino. Esan dezakegu esanez Osasungintzan Makina Ikasketak sartzeak pazientearen esperientzia hobetzea eta osasun publikoko kudeaketa hobetzeko aukera ematen duela, nolabait kostuak eta gastuak murrizten laguntzen baitu gizakiaren eskulana automatizatuz.

Garai iraultzaile batean gaude. Osasun arloan hurrengo urratsa medikuen, medikuen eta medikuek makinen arteko lankidetza arrakastatsua da.

Horrek iraultza berritzailea sortuko luke osasun-paisaian arreta eta tratamendu eraginkorra, zehatza eta berritua.