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机器学习在医疗保健领域的实际应用
医疗行业一直受益于技术进步及其产品。从心脏起搏器和 X 光片到电子心肺复苏术等，由于技术的作用，医疗保健能够为社会及其发展带来巨大的价值。在这个进步阶段，推动发展的是人工智能 (AI) 及其 […]
来源:Shaip 博客机器学习的实际应用
疾病检测和高效诊断
机器学习在医疗保健领域的主要用例之一是疾病的早期检测和高效诊断。遗传性疾病和某些类型的癌症等问题在早期很难识别，但通过训练有素的机器学习解决方案，可以准确检测出来。
此类模型经过多年的计算机视觉和其他数据集的训练。它们经过训练可以发现人体或器官中最轻微的异常，从而触发通知以进行进一步分析。这种用例的一个很好的例子是 IBM Watson Genomic，其由认知计算支持的基因组驱动测序模型可以更快、更有效地诊断问题。
高效管理健康记录
尽管取得了进步，但电子健康记录的维护仍然是医疗保健领域的一个困扰。虽然与我们以前集体使用的方式相比，现在确实变得容易得多，但健康数据仍然到处都是。
这颇具讽刺意味，因为健康记录需要集中和精简（别忘了还有互操作性）。然而，记录中缺失的很多关键细节要么被锁定，要么是错误的。然而，机器学习的影响正在改变这一切，因为 MathWorks 和 Google 的项目正在通过手写检测技术帮助自动更新离线记录。这确保了各个垂直行业的医疗保健专业人员能够及时访问患者数据以完成他们的工作。
糖尿病检测
糖尿病等疾病的问题在于，很多人患病很长一段时间却没有任何症状。所以，当他们第一次真正体验到糖尿病的症状和影响时，已经很晚了。然而，这种情况可以通过机器学习模型来预防。