แมชชีนเลิร์นนิงกำหนดนิยามใหม่ของอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพอย่างไร

อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพทั่วโลกกำลังเฟื่องฟู จากการวิจัยเมื่อเร็วๆ นี้ คาดว่าจะแตะระดับ 2 ล้านล้านดอลลาร์ในปีนี้ แม้จะมีแนวโน้มเศรษฐกิจที่ซบเซาและความตึงเครียดทางการค้าทั่วโลก โดยทั่วไปแล้ว มนุษย์มีชีวิตที่ยืนยาวขึ้นและมีสุขภาพที่ดีขึ้น

มีความตระหนักเพิ่มขึ้นเกี่ยวกับการบริจาคอวัยวะที่มีชีวิต หุ่นยนต์ถูกนำมาใช้เพื่อกำจัดถุงน้ำดี เปลี่ยนสะโพก และปลูกถ่ายไต การวินิจฉัยโรคมะเร็งผิวหนังในระยะเริ่มต้นโดยมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุดของมนุษย์คือความจริง การผ่าตัดเสริมเต้านมช่วยให้ผู้รอดชีวิตจากมะเร็งเต้านมสามารถมีส่วนร่วมในการสร้างต่อมใหม่ได้

งานทั้งหมดนี้คิดไม่ถึงเมื่อหกสิบปีก่อน ขณะนี้เป็นเวลาที่น่าตื่นเต้นสำหรับภาคส่วนการดูแลสุขภาพทั่วโลกในขณะที่ดำเนินการไปตามเส้นทางในอนาคต

อย่างไรก็ตาม เนื่องจากประชากรทั่วโลกจำนวน 7.7 พันล้านคนมีแนวโน้มที่จะสูงถึง 8.5 พันล้านคนภายในปี 2573 การตอบสนองความต้องการด้านสุขภาพอาจเป็นเรื่องท้าทาย นั่นคือจุดที่ความก้าวหน้าที่สำคัญในการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) สามารถช่วยระบุความเสี่ยงในการติดเชื้อ ปรับปรุงความถูกต้องของการวินิจฉัย และออกแบบแผนการรักษาเฉพาะบุคคล

ที่มา: Deloitte Insights – แนวโน้มการดูแลสุขภาพทั่วโลกปี 2020

ในหลายกรณี เทคโนโลยีนี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ในโรงพยาบาลได้ ความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุดและน่าตื่นเต้น ซึ่งนำเราไปสู่ส่วนสำคัญของบทความ:

การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการดูแลสุขภาพ

คุณเข้าใจแนวคิดของดัชนี LACE หรือไม่?

ได้รับการออกแบบในออนแทรีโอในปี 2547 โดยระบุผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงต่อการกลับเข้ารับการรักษาใหม่หรือเสียชีวิตภายใน 30 วันหลังจากออกจากโรงพยาบาล การคำนวณขึ้นอยู่กับปัจจัย 4 ประการ ได้แก่ ระยะเวลาที่ผู้ป่วยอยู่ในโรงพยาบาล ความรุนแรงในการเข้ารับการรักษา โรคที่เกิดพร้อมกัน และการเข้าห้องฉุกเฉิน

ดัชนี LACE ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นบารอมิเตอร์คุณภาพของการดูแล และมีชื่อเสียงตามทฤษฎีการเรียนรู้ของเครื่อง แนวคิดนี้ช่วยทำนายสภาวะสุขภาพในอนาคตของผู้ป่วยโดยใช้บันทึกสุขภาพในอดีตของผู้ป่วย ช่วยให้แพทย์จัดสรรทรัพยากรตรงเวลาเพื่อลดอัตราการเสียชีวิต

พื้นที่ในการดูแลสุขภาพพัฒนาขึ้นจากการเรียนรู้ของเครื่อง

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้ได้เริ่มวางรากฐานสำหรับการทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในอุตสาหกรรม ทางเลือกการผ่าตัดที่ไม่แพงและไม่รุกราน การบำบัดแบบองค์รวม และรูปแบบการดูแลผู้ป่วยแบบใหม่ ต่อไปนี้คือตัวอย่างห้าตัวอย่างของนวัตกรรม ML ในปัจจุบันและที่กำลังเกิดขึ้น:

1. การค้นพบยา

ตั้งแต่การคัดกรองเบื้องต้นของสารประกอบของยาไปจนถึงการคำนวณอัตราความสำเร็จของยาเฉพาะตามปัจจัยทางสรีรวิทยาของผู้ป่วย – Knight Cancer Institute ในโอเรกอนและ Project Hanover ของ Microsoft กำลังใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อปรับแต่งการผสมผสานยาเพื่อรักษามะเร็งเม็ดเลือด

แมชชีนเลิร์นนิงทำให้เกิดวิธีการใหม่ๆ เช่น ยาที่แม่นยำและการจัดลำดับยุคหน้า ซึ่งทำให้มั่นใจได้ว่ายาจะส่งผลที่ถูกต้องต่อผู้ป่วย ตัวอย่างเช่น ในปัจจุบัน ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์สามารถพัฒนาอัลกอริธึมเพื่อทำความเข้าใจกระบวนการของโรคและการออกแบบที่เป็นนวัตกรรมใหม่ในการรักษาความเจ็บป่วย เช่น เบาหวานชนิดที่ 2

2. การคัดเลือกผู้ป่วยที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการทดลองทางคลินิก

การสมัครอาสาสมัครเพื่อการทดลองทางคลินิกไม่ใช่เรื่องง่าย ต้องใช้ตัวกรองจำนวนมากเพื่อดูว่าใครเหมาะสมสำหรับการศึกษาวิจัย ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง การรวบรวมข้อมูลผู้ป่วย เช่น เวชระเบียนในอดีต พฤติกรรมทางจิตใจ ประวัติสุขภาพของครอบครัว และอื่นๆ เป็นเรื่องง่าย

นอกจากนี้ เทคโนโลยีนี้ยังใช้เพื่อตรวจสอบตัวชี้วัดทางชีววิทยาของอาสาสมัครและอันตรายที่อาจเกิดขึ้นจากการทดลองทางคลินิกในระยะยาว ด้วยข้อมูลที่น่าสนใจในมือ ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์สามารถลดระยะเวลาการทดลองใช้ ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนโดยรวมและเพิ่มประสิทธิภาพในการทดลอง

3. การรักษาเฉพาะบุคคล

ร่างกายมนุษย์ทุกคนทำงานแตกต่างกัน ปฏิกิริยาต่อรายการอาหาร ยา หรือฤดูกาลต่างกัน นั่นคือเหตุผลที่เรามีอาการแพ้ เมื่อเป็นกรณีนี้ เหตุใดการปรับแต่งตัวเลือกการรักษาตามข้อมูลทางการแพทย์ของผู้ป่วยจึงยังคงเป็นความคิดที่แปลก

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ระบุความเสี่ยงของผู้ป่วยแต่ละราย โดยขึ้นอยู่กับอาการ เวชระเบียนในอดีต และประวัติครอบครัวโดยใช้เซ็นเซอร์ไมโครไบโอ อุปกรณ์ขนาดเล็กเหล่านี้ตรวจสอบสุขภาพของผู้ป่วยและระบุความผิดปกติโดยไม่มีอคติ ซึ่งช่วยให้สามารถวัดสุขภาพที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้

4. การตรวจหามะเร็งผิวหนังในระยะเริ่มต้น

Cisco รายงานว่าการเชื่อมต่อระหว่างเครื่องกับเครื่องในการดูแลสุขภาพทั่วโลกกำลังเติบโตในอัตรา 30% CAGR ซึ่งสูงที่สุดเมื่อเทียบกับอุตสาหกรรมอื่น ๆ!

แมชชีนเลิร์นนิงส่วนใหญ่จะใช้ในการขุดและวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยเพื่อค้นหารูปแบบและดำเนินการวินิจฉัยภาวะทางการแพทย์จำนวนมาก หนึ่งในนั้นคือมะเร็งผิวหนัง

ผู้คนมากกว่า 5.4 ล้านคนในสหรัฐอเมริกาได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคนี้ทุกปี น่าเสียดายที่การวินิจฉัยเป็นกระบวนการเสมือนจริงและต้องใช้เวลา โดยอาศัยการคัดกรองทางคลินิกเป็นเวลานาน ซึ่งประกอบด้วยการตรวจชิ้นเนื้อ การตรวจผิวหนัง และการตรวจทางจุลพยาธิวิทยา