Cum învățarea automată redefinește industria sănătății

Industria globală a sănătății este în plină expansiune. Conform cercetărilor recente, este de așteptat să depășească pragul de 2 trilioane de dolari în acest an, în ciuda perspectivelor economice lente și a tensiunilor comerciale globale. Ființele umane, în general, trăiesc o viață mai lungă și mai sănătoasă.

Există o conștientizare sporită cu privire la donarea de organe vii. Roboții sunt folosiți pentru îndepărtarea vezicii biliare, înlocuirea șoldului și transplantul de rinichi. Diagnosticul precoce al cancerelor de piele cu o eroare umană minimă este o realitate. Operațiile de reconstrucție a sânilor au permis supraviețuitorilor cancerului de sân să participe la reconstrucția glandelor lor.

Toate aceste locuri de muncă erau de neconceput în urmă cu șaizeci de ani. Acum este un moment interesant pentru sectorul global de îngrijire a sănătății, pe măsură ce progresează de-a lungul călătoriei sale pentru viitor.

Cu toate acestea, întrucât populația mondială de 7,7 miliarde va ajunge probabil la 8,5 miliarde până în 2030, satisfacerea nevoilor de sănătate ar putea fi o provocare. Acesta este locul în care progresele semnificative în învățarea automată (ML) pot ajuta la identificarea riscurilor de infecție, la îmbunătățirea acurateței diagnosticelor și la proiectarea planurilor de tratament personalizate.

sursa: Deloitte Insights – Perspectiva globală a asistenței medicale pentru 2020

În multe cazuri, această tehnologie poate chiar îmbunătăți eficiența fluxului de lucru în spitale. Posibilitățile sunt nesfârșite și incitante, ceea ce ne duce la un segment esențial al articolului:

Aplicarea învățării automate în domeniul sănătății

Înțelegeți conceptul de indice LACE?

Proiectat în Ontario în 2004, identifică pacienții care sunt expuși riscului de readmisie sau deces în termen de 30 de zile de la externarea din spital. Calculul se bazează pe patru factori – durata șederii pacientului în spital, acuitatea internării, bolile concurente și vizitele la urgențe.

Indicele LACE este acceptat pe scară largă ca un barometru al calității îngrijirii și se bazează celebru pe teoria învățării automate. Folosind înregistrările de sănătate anterioare ale pacienților, conceptul ajută la prezicerea stării lor viitoare de sănătate. Acesta permite profesioniștilor medicali să aloce resurse la timp pentru a reduce rata mortalității.

Domenii din domeniul sănătății care evoluează datorită învățării automate

Acest progres tehnologic a început să pună bazele unei colaborări mai strânse între părțile interesate din industrie, opțiuni de chirurgie accesibile și mai puțin invazive, terapii holistice și noi modele de furnizare de îngrijiri. Iată cinci exemple de inovații ML actuale și emergente:

1. Descoperirea medicamentelor

De la screening-ul inițial al compușilor de medicamente până la calcularea ratelor de succes ale unui anumit medicament pe baza factorilor fiziologici ai pacienților – Knight Cancer Institute din Oregon și Microsoft’s Project Hanover aplică în prezent această tehnologie pentru a personaliza combinațiile de medicamente pentru a vindeca cancerul de sânge.

Învățarea automată a dat naștere, de asemenea, la noi metodologii, cum ar fi medicina de precizie și secvențierea de ultimă generație, care pot asigura că un medicament are efectul potrivit asupra pacienților. De exemplu, astăzi, profesioniștii medicali pot dezvolta algoritmi pentru a înțelege procesele bolii și tratamente inovatoare de design pentru afecțiuni precum diabetul de tip 2.

2. Recrutarea optimizată a pacienților pentru studii clinice

Înscrierea voluntarilor pentru studiile clinice nu este ușoară. Trebuie aplicate multe filtre pentru a vedea cine este potrivit pentru studiu. Cu învățarea automată, colectarea datelor despre pacienți, cum ar fi dosarele medicale anterioare, comportamentul psihologic, istoricul de sănătate al familiei și multe altele, este ușoară.

În plus, tehnologia este folosită și pentru a monitoriza valorile biologice ale voluntarilor și posibilele prejudicii ale studiilor clinice pe termen lung. Cu astfel de date convingătoare în mână, profesioniștii medicali pot reduce perioada de probă, reducând astfel costurile totale și sporind eficacitatea experimentului.

3. Tratamente Personalizate

Fiecare corp uman funcționează diferit. Reacțiile la un produs alimentar, un medicament sau un sezon diferă. De aceea avem alergii. Atunci când este cazul, de ce personalizarea opțiunilor de tratament pe baza datelor medicale ale pacientului este încă un gând atât de ciudat?

Învățarea automată îi ajută pe profesioniștii din domeniul medical să determine riscul pentru fiecare pacient, în funcție de simptomele acestuia, de dosarele medicale anterioare și de istoricul familial, folosind micro-senzori bio. Aceste gadgeturi minuscule monitorizează sănătatea pacientului și semnalează anomaliile fără părtinire, permițând astfel capabilități mai sofisticate de măsurare a sănătății.

4. Detectarea precoce a cancerului de piele

Cisco raportează că conexiunea mașină la mașină în asistența medicală globală crește cu o rată de 30% CAGR – care este cea mai mare în comparație cu orice altă industrie!

Învățarea automată este folosită în principal pentru a extrage și a analiza datele pacienților pentru a afla tipare și pentru a realiza diagnosticarea atâtor afecțiuni medicale, una dintre ele fiind cancerul de piele.

Peste 5,4 milioane de oameni din SUA sunt diagnosticați anual cu această boală. Din păcate, diagnosticul este un proces virtual și care necesită timp. Se bazează pe screeninguri clinice lungi, cuprinzând o biopsie, dermatoscopie și examen histopatologic.