机器学习如何彻底改变医疗保健行业？

导读：医疗保健行业的机器学习现在是一个日益增长的研究领域，因为专业人员和医疗系统越来越容易获得有助于治疗的患者数据。

其中，医疗保健行业一直是一个强大的赞助者，并张开双臂采用了新技术。它正在通过实施人工智能和机器学习而受益和转变。该行业已经将大数据工具应用于高级数据分析，现在机器学习已做好一切准备，以帮助他们在初始患者护理和公共医疗系统中改进自动化流程和更好的决策。

在医疗行业解决方案中应用ML还有助于更准确地快速检测疾病、患者护理和个性化治疗。医疗保健行业的机器学习现在是一个日益增长的研究领域，因为专业人员和医疗系统越来越容易获得有助于治疗的患者数据。根据GrandViewResearch的数据，2022年全球人工智能和ML市场的价值为154亿美元，预计2023年至2030年的复合年增长率将达到37.5%。

下面的文章将帮助您了解机器学习在医疗保健系统中的作用和优势，以及如何在可靠的医疗保健应用程序开发公司的帮助下利用该技术。我们开始吧-

机器学习在医疗保健行业中的作用

机器学习可以被认为是一种特定类型的人工智能，它使系统能够从数据中获取帮助并分析模式，而无需太多人工参与。ML用于IT解决方案，帮助企业实现流程自动化和简化、个性化医疗保健等。机器学习可用于对系统或计算机进行编程以进行预测和连接，同时从大规模数据中找到有时可能会被忽略的重要见解。医疗保健机构。

医疗保健IT专业人员正在增强这项技术以获取患者结果，并生成以前无法获得的重要医疗见解。特别是，机器学习是人工智能最令人兴奋的领域，有很多公司在利用机器学习的同时获得医疗保健应用程序开发服务。技术可以检测和治疗复杂的疾病，并克服医疗保健行业中出现的挑战，例如缺乏高质量数据、患者安全、数据隐私问题等等。

机器学习在医疗保健系统中的好处

在医疗保健应用程序开发人员的帮助下将机器学习技术集成到IT解决方案中将以多种可能的方式使该行业受益。该技术被合并以处理大数据集、改进数据集、诊断和治疗、降低成本等。为了确保您获得所有这些好处，您需要聘请经验丰富的iOS和Android应用程序开发公司来开发成功的医疗保健应用程序。

让我们看看您可以利用的更多好处–

更好的耐心体验

改进决策

增强创新

自动化流程

降低成本

风险更低

1.更好的耐心体验

医疗保健行业中的机器学习应用程序配备了虚拟助手和聊天机器人，通过管理和简化整体医疗保健服务的方法来改善患者的体验。

2.改进决策

医疗保健IT解决方案有利于大型数据集的模式检测。机器学习帮助专业人员实现分析现代化并改进决策流程。

3.加强创新

医疗保健公司和制药公司开发ML集成医疗保健应用程序的主要动机是寻求一种解决方案，以缩短上市时间，同时异常快速地检测疾病并节省成本。

4.自动化流程

机器学习解决方案可以帮助简化EHR流程、虚拟护理等。该技术还有助于自动化各种重复性和例行任务。

5.降低成本

机器学习算法用于提高医疗保健领域的生产力并管理患者记录，从而实现成本节约和高级资源管理。

6.风险较小

机器学习技术可以进行预测分析，以便及早识别重大疾病，降低机器人辅助手术时的风险并分析高风险患者。

机器学习的热门用例

从处理患者记录到提高医院效率再到精确的疾病诊断，机器学习技术已经证明了自己的能力。但这项技术的潜力远不止于此，因此人们的期望很高，只有在领先的软件开发公司的帮助下才能实现。

以下是医疗保健行业中机器学习的一些重要用例-

1.疾病的识别与诊断

医疗保健IT解决方案与ML相结合有助于尽快检测或诊断需要治愈的疾病。它为患者提供了一种安全的生活方式。已经开发了不同的图像诊断工具，这些工具被认为是人工智能驱动的诊断程序的一部分。机器学习结合了监督和无监督的技术，通过提供疾病的早期识别来帮助卫生专业人员。

2.机器人辅助手术

手术和手术过程需要丰富的专业知识和精确性，以及处理各种情况的适应性和长期不懈的方法。尽管经验丰富且训练有素的外科医生拥有所有这些，但机器学习还提供机器人协助来完成这些任务。机器学习驱动的手术机器人可以执行复杂的外科手术，但会带来副作用、失血过多或疼痛加剧。

3.改善治疗程序

机器学习通过加速患者贡献来改善治疗程序，从而带来更好的健康结果。深度学习模型的使用有助于分析相关数据，从而指导药物发现和生产用于治疗疾病的新药。这些类型的医疗保健机器学习可以帮助改善整个治疗和患者护理以及医疗流程的安全性和效率。

4.管理在线预约安排

支持ML的医疗保健IT解决方案支持管理计费、预约记录并重新安排它们、向患者提供咨询、设置提醒等等。这一切都是在识别临床医生日历并给出预约率的帮助下完成的。医学成像和疾病诊断等优势是机器学习在医疗保健系统中带来的额外进步。

5.识别患者数据

机器学习检查患者数据并帮助识别难以检测的疾病。在这种先进技术的帮助下，医学成像变得异常简单，因为所涉及的算法可以处理过多的病理学和放射学数据，同时使它们能够快速处理。

应用机器学习的道德规范

人工智能和机器学习在医疗保健实践中的整合引起了一些伦理方面的考虑。以下是医疗保健专业人士和专家需要牢记的与医疗保健行业相关的一些值得注意的问题：

1.数据安全与隐私

遵循HIPAA和其他类似的隐私法规可确保患者的数据安全，因为他们有权将数据保密。医疗数据的滥用或泄露可能会导致许多患者发生事件。防止数据泄露的唯一解决方案是对患者的身份进行匿名化，包括特定的数据安全方法。

2.算法偏差

人工智能系统的效率和可靠性取决于如何根据数据解释进行训练，然后准确地执行所有任务。因此，从任何公司获取定制软件开发服务时，请务必讨论它们解决了所有风险并减少了每个点的偏差。但他们应该考虑一个事实，即它不会对医疗保健解决方案的影响产生负面影响。

3.自主权问题

机器学习可用于监测患有某些疾病或心理问题的老年人，并为他们的健康做出决策。它包括健康习惯、正确的冥想和所需的专家等问题。但这种行为肯定会影响他们的自主权并限制他们的选择。

机器学习的未来

为了让它持续数十年，机器学习技术希望能够提供具有前瞻性和预测性的医疗保健解决方案。但这不会是一个轻松的旅程，相反，这将是一个漫长而复杂的过程，需要包括IT公司、政府和医疗保健专业人员在内的多个利益相关者同步工作。市场增长的一些主要驱动力包括对个性化医疗的需求增加、患者健康数据集的增加、减少护理费用的要求增加等等。机器学习技术已经对医疗保健行业产生了积极影响，并且在改善医疗保健和结果方面有着光明的前景。