機器學習如何重新定義醫療保健行業

已發表: 2020-05-04

全球醫療保健行業正在蓬勃發展。根據最近的研究，儘管經濟前景低迷和全球貿易緊張，但預計今年將突破 2 萬億美元大關。總的來說，人類的壽命更長、更健康。

人們對活體器官捐贈的認識不斷提高。機器人被用於膽囊切除、髖關節置換和腎移植。以最小的人為錯誤對皮膚癌進行早期診斷已成為現實。乳房重建手術使乳腺癌倖存者能夠參與重建他們的腺體。

所有這些工作在 60 年前都是不可想像的。對於全球醫療保健行業來說，現在是一個激動人心的時刻，因為它正朝著未來的旅程前進。

然而，由於全球 77 億人口到 2030 年可能達到 85 億，滿足健康需求可能是一項挑戰。這就是機器學習 (ML) 的重大進步可以幫助識別感染風險、提高診斷準確性和設計個性化治療計劃的地方。

人口健康管理中包含的因素

資料來源：Deloitte Insights – 2020 年全球醫療保健展望

在許多情況下，這項技術甚至可以提高醫院的工作流程效率。可能性是無窮無盡且令人興奮的，這將我們帶到了文章的重要部分：

機器學習在醫療保健中的應用

你了解LACE索引的概念嗎？

它於 2004 年在安大略省設計，用於識別出院後 30 天內有再入院或死亡風險的患者。該計算基於四個因素——患者在醫院的住院時間、入院時的敏銳度、並發疾病和急診室就診次數。

LACE 指數被廣泛接受為護理質量晴雨表，並且以機器學習理論為基礎而聞名。利用患者過去的健康記錄，該概念有助於預測他們未來的健康狀況。它使醫療專業人員能夠按時分配資源以降低死亡率。

這種技術進步已經開始為行業利益相關者之間更緊密的合作、負擔得起的微創手術選擇、整體療法和新的護理提供模式奠定基礎。以下是當前和新興 ML 創新的五個示例：

從最初篩選藥物化合物到根據患者的生理因素計算特定藥物的成功率——俄勒岡州奈特癌症研究所和微軟的漢諾威項目目前正在應用這項技術來個性化藥物組合以治療血癌。

機器學習還催生了精準醫學和下一代測序等新方法，可以確保藥物對患者產生正確的影響。例如，今天，醫療專業人員可以開發算法來了解疾病過程和針對 2 型糖尿病等疾病的創新設計治療方法。

招募志願者參加臨床試驗並不容易。必須應用許多過濾器來查看誰適合這項研究。借助機器學習，收集患者數據（例如過去的病歷、心理行為、家庭健康史等）變得很容易。

此外，該技術還用於監測志願者的生物學指標以及長期臨床試驗可能帶來的危害。有了這些令人信服的數據，醫療專業人員可以縮短試驗期，從而降低總體成本並提高實驗效果。

每個人體的功能都不同。對食物、藥物或季節的反應各不相同。這就是我們過敏的原因。在這種情況下，為什麼根據患者的醫療數據定制治療方案仍然是一個奇怪的想法？

機器學習可幫助醫療專業人員根據患者的症狀、過去的醫療記錄和使用微生物傳感器的家族史來確定每位患者的風險。這些小工具可以監控患者的健康狀況並毫無偏見地標記異常情況，從而實現更複雜的健康測量能力。

思科報告稱，全球醫療保健領域的機器對機器連接正以 30% 的複合年增長率增長——與其他任何行業相比，這是最高的！

機器學習主要用於挖掘和分析患者數據，以找出模式並對許多疾病進行診斷，其中之一就是皮膚癌。

在美國，每年有超過 540 萬人被診斷出患有這種疾病。不幸的是，診斷是一個虛擬且耗時的過程。它依賴於長期的臨床篩查，包括活檢、皮膚鏡檢查和組織病理學檢查。