机器学习如何重新定义医疗保健行业

已发表: 2020-05-04

全球医疗保健行业正在蓬勃发展。根据最近的研究，尽管经济前景低迷和全球贸易紧张，但预计今年将突破 2 万亿美元大关。总的来说，人类的寿命更长、更健康。

人们对活体器官捐赠的认识不断提高。机器人被用于胆囊切除、髋关节置换和肾移植。以最小的人为错误对皮肤癌进行早期诊断已成为现实。乳房重建手术使乳腺癌幸存者能够参与重建他们的腺体。

所有这些工作在 60 年前都是不可想象的。对于全球医疗保健行业来说，现在是一个激动人心的时刻，因为它正朝着未来的旅程前进。

然而，由于全球 77 亿人口到 2030 年可能达到 85 亿，满足健康需求可能是一项挑战。这就是机器学习 (ML) 的重大进步可以帮助识别感染风险、提高诊断准确性和设计个性化治疗计划的地方。

人口健康管理中包含的因素

资料来源：Deloitte Insights – 2020 年全球医疗保健展望

在许多情况下，这项技术甚至可以提高医院的工作流程效率。可能性是无穷无尽且令人兴奋的，这将我们带到了文章的重要部分：

机器学习在医疗保健中的应用

你了解LACE索引的概念吗？

它于 2004 年在安大略省设计，用于识别出院后 30 天内有再入院或死亡风险的患者。该计算基于四个因素——患者在医院的住院时间、入院时的敏锐度、并发疾病和急诊室就诊次数。

LACE 指数被广泛接受为护理质量晴雨表，并且以机器学习理论为基础而闻名。利用患者过去的健康记录，该概念有助于预测他们未来的健康状况。它使医疗专业人员能够按时分配资源以降低死亡率。

这种技术进步已经开始为行业利益相关者之间更紧密的合作、负担得起的微创手术选择、整体疗法和新的护理提供模式奠定基础。以下是当前和新兴 ML 创新的五个示例：

从最初筛选药物化合物到根据患者的生理因素计算特定药物的成功率——俄勒冈州奈特癌症研究所和微软的汉诺威项目目前正在应用这项技术来个性化药物组合以治疗血癌。

机器学习还催生了精准医学和下一代测序等新方法，可以确保药物对患者产生正确的影响。例如，今天，医疗专业人员可以开发算法来了解疾病过程和针对 2 型糖尿病等疾病的创新设计治疗方法。

招募志愿者参加临床试验并不容易。必须应用许多过滤器来查看谁适合这项研究。借助机器学习，收集患者数据（例如过去的病历、心理行为、家庭健康史等）变得很容易。

此外，该技术还用于监测志愿者的生物学指标以及长期临床试验可能带来的危害。有了这些令人信服的数据，医疗专业人员可以缩短试验期，从而降低总体成本并提高实验效果。

每个人体的功能都不同。对食物、药物或季节的反应各不相同。这就是我们过敏的原因。在这种情况下，为什么根据患者的医疗数据定制治疗方案仍然是一个奇怪的想法？

机器学习可帮助医疗专业人员根据患者的症状、过去的医疗记录和使用微生物传感器的家族史来确定每位患者的风险。这些小工具可以监控患者的健康状况并毫无偏见地标记异常情况，从而实现更复杂的健康测量能力。

思科报告称，全球医疗保健领域的机器对机器连接正以 30% 的复合年增长率增长——与其他任何行业相比，这是最高的！

机器学习主要用于挖掘和分析患者数据，以找出模式并对许多疾病进行诊断，其中之一就是皮肤癌。

在美国，每年有超过 540 万人被诊断出患有这种疾病。不幸的是，诊断是一个虚拟且耗时的过程。它依赖于长期的临床筛查，包括活检、皮肤镜检查和组织病理学检查。