Phenquestions
Dengan pertumbuhan penduduk yang pesat, nampaknya sukar untuk merekod dan menganalisis sejumlah besar maklumat mengenai pesakit. Pembelajaran mesin memberi kita cara untuk mengetahui dan memproses data ini secara automatik yang menjadikan sistem penjagaan kesihatan lebih dinamis dan mantap. Pembelajaran mesin dalam penjagaan kesihatan membawa dua jenis domain: sains komputer dan sains perubatan dalam satu topik. Teknik pembelajaran mesin membawa kemajuan sains perubatan dan juga menganalisis data perubatan yang kompleks untuk analisis lebih lanjut.
Beberapa penyelidik bekerja dalam domain ini untuk membawa dimensi dan ciri baru. Baru-baru ini, Google telah mencipta algoritma pembelajaran mesin untuk mengesan tumor barah pada mamogram. Selain itu, Stanford mengemukakan algoritma pembelajaran mendalam untuk menentukan barah kulit. Setiap tahun, beberapa persidangan, e.g., Pembelajaran Mesin untuk Penjagaan Kesihatan, diadakan untuk mengejar teknologi automatik baru dalam sains perubatan untuk memberikan perkhidmatan yang lebih baik.
Aplikasi Pembelajaran Mesin dalam Penjagaan Kesihatan
Tujuan pembelajaran mesin adalah untuk menjadikan mesin lebih sejahtera, cekap, dan boleh dipercayai daripada sebelumnya. Namun, dalam sistem penjagaan kesihatan, alat pembelajaran mesin adalah otak dan pengetahuan doktor.
Kerana pesakit selalu memerlukan sentuhan dan penjagaan manusia. Pembelajaran mesin dan teknologi lain tidak dapat menggantikannya. Mesin automatik dapat memberikan perkhidmatan dengan cara yang lebih baik. Di bawah ini, diterangkan 10 aplikasi pembelajaran mesin dalam penjagaan kesihatan teratas.
1. Diagnosis Penyakit Jantung
Jantung adalah salah satu organ utama badan kita. Kita sering menderita pelbagai penyakit jantung seperti Penyakit Arteri Koronari (CAD), Penyakit Jantung Koronari (PJK), dan sebagainya. Ramai penyelidik mengusahakan algoritma pembelajaran mesin untuk diagnosis penyakit jantung. Ini adalah isu penyelidikan yang sangat panas di seluruh dunia. Sistem diagnosis penyakit jantung automatik adalah salah satu faedah pembelajaran mesin yang sangat luar biasa dalam penjagaan kesihatan.
Penyelidik menggunakan beberapa algoritma pembelajaran mesin yang diselia seperti Support Vector Machine (SVM) atau Naive Bayes untuk digunakan sebagai algoritma pembelajaran untuk pengesanan penyakit jantung.
Set data penyakit jantung dari UCI boleh digunakan sebagai set data latihan atau ujian atau kedua-duanya. Alat perlombongan data WEKA boleh digunakan untuk analisis data. Sebagai alternatif, jika anda mahu, anda boleh menggunakan pendekatan Artificial Neural Network (ANN) untuk mengembangkan sistem diagnosis penyakit jantung.
2. Meramalkan Diabetes
Diabetes adalah salah satu penyakit yang biasa dan berbahaya. Juga, penyakit ini adalah salah satu penyebab utama untuk mewujudkan penyakit teruk yang lain dan menuju kematian. Penyakit ini boleh merosakkan pelbagai bahagian badan kita seperti buah pinggang, jantung, dan saraf. Objektif menggunakan pendekatan pembelajaran mesin dalam bidang ini adalah untuk mengesan diabetes pada peringkat awal dan menyelamatkan pesakit.
Sebagai algoritma klasifikasi, hutan acak, KNN, Decision Tree, atau Naive Bayes dapat digunakan untuk mengembangkan sistem ramalan diabetes. Antaranya, Naive Bayes mengatasi algoritma lain dari segi ketepatan. Kerana prestasinya sangat baik dan memerlukan sedikit masa pengiraan. Anda boleh memuat turun set data diabetes dari sini. Ia mengandungi 768 titik data dengan masing-masing sembilan ciri.
3. Ramalan Penyakit Hati
Hati adalah organ dalaman kedua yang paling ketara dalam badan kita. Ia memainkan peranan penting dalam metabolisme. Seseorang boleh menyerang beberapa penyakit hati seperti Sirosis, Hepatitis Kronik, Kanser Hati, dan sebagainya.
Baru-baru ini, konsep pembelajaran mesin dan perlombongan data telah digunakan secara dramatik untuk meramalkan penyakit hati. Adalah sangat sukar untuk meramalkan penyakit menggunakan data perubatan yang banyak. Walau bagaimanapun, penyelidik berusaha sebaik mungkin untuk mengatasi masalah tersebut dengan menggunakan konsep pembelajaran mesin seperti klasifikasi, pengelompokan, dan banyak lagi.
Dataset Pesakit Hati India (ILPD) boleh digunakan untuk sistem ramalan penyakit hati. Set data ini mengandungi sepuluh pemboleh ubah. Atau, Dataset Gangguan hati juga boleh digunakan. Sebagai pengkelas, Mesin Vektor Sokongan (SVM) dapat digunakan. Anda boleh menggunakan MATLAB untuk mengembangkan sistem ramalan penyakit hati.
4. Pembedahan Robotik
Pembedahan robotik adalah salah satu aplikasi pembelajaran mesin aras dalam penjagaan kesihatan. Aplikasi ini akan menjadi kawasan yang menjanjikan tidak lama lagi. Aplikasi ini boleh dibahagikan kepada empat subkategori seperti jahitan automatik, penilaian kemahiran pembedahan, peningkatan bahan pembedahan robotik, dan pemodelan aliran kerja pembedahan.
Jahitan adalah proses menjahit luka terbuka. Automasi jahitan dapat mengurangkan panjang prosedur pembedahan dan keletihan pakar bedah. Sebagai contoh, Robot Pembedahan The Raven. Para penyelidik berusaha menerapkan pendekatan pembelajaran mesin untuk menilai prestasi pakar bedah dalam pembedahan invasif yang dibantu robot.
Penyelidik Makmal Robotik dan Kawalan Lanjutan University of California, San Diego (UCSD) berusaha untuk meneroka aplikasi pembelajaran mesin untuk meningkatkan robotik pembedahan.
Seperti, dalam kes bedah saraf, robot tidak dapat beroperasi dengan berkesan. Aliran kerja pembedahan manual memakan masa, dan tidak dapat memberikan maklum balas automatik. Dengan menggunakan pendekatan pembelajaran mesin, ia dapat mempercepat sistem.
5. Pengesanan dan Ramalan Kanser
Pada masa ini, pendekatan pembelajaran mesin digunakan untuk mengesan dan mengklasifikasikan tumor secara meluas. Juga, pembelajaran mendalam memainkan peranan penting dalam pengesanan barah. Oleh kerana pembelajaran mendalam dapat diakses dan sumber data tersedia. Satu kajian menunjukkan bahawa pembelajaran mendalam mengurangkan peratusan kesalahan diagnosis kanser payudara.
Pembelajaran mesin telah membuktikan keupayaannya untuk mengesan barah dengan jayanya. Penyelidik China meneroka DeepGene: pengeluar jenis barah menggunakan pembelajaran mendalam dan mutasi titik somatik. Dengan menggunakan pendekatan pembelajaran mendalam, barah juga dapat dikesan dengan mengekstrak ciri dari data ekspresi gen. Lebih-lebih lagi, Convolution Neural Network (CNN) digunakan dalam klasifikasi barah.
6. Rawatan Peribadi
Pembelajaran mesin untuk rawatan yang diperibadikan adalah isu penyelidikan yang hangat. Matlamat kawasan ini adalah untuk memberikan perkhidmatan yang lebih baik berdasarkan data kesihatan individu dengan analisis ramalan. Alat pengkomputeran dan statistik pembelajaran mesin digunakan untuk mengembangkan sistem rawatan yang diperibadikan berdasarkan gejala dan maklumat genetik pesakit.
Untuk mengembangkan sistem rawatan yang diperibadikan, algoritma pembelajaran mesin yang diselia digunakan. Sistem ini dikembangkan menggunakan maklumat perubatan pesakit. Aplikasi SkinVision adalah contoh rawatan yang diperibadikan. Dengan menggunakan aplikasi ini, seseorang dapat memeriksa kulitnya untuk mendapat barah kulit di telefonnya. Sistem rawatan yang diperibadikan dapat mengurangkan kos penjagaan kesihatan.
7. Penemuan Dadah
Penggunaan pembelajaran mesin dalam penemuan ubat adalah aplikasi penanda aras pembelajaran mesin dalam perubatan. Microsoft Project Hanover berusaha untuk membawa teknologi pembelajaran mesin dalam perubatan ketepatan. Pada masa ini, beberapa syarikat menggunakan teknik pembelajaran mesin dalam penemuan ubat. Sebagai contoh, BenevolentAI. Objektif mereka adalah menggunakan Kecerdasan Buatan (AI) dalam penemuan dadah.
Terdapat beberapa faedah menerapkan pembelajaran mesin dalam bidang ini, seperti mempercepat proses dan mengurangkan kadar kegagalan. Pembelajaran mesin juga mengoptimumkan proses pembuatan dan kos penemuan ubat.
8. Perakam Kesihatan Elektronik Pintar
Skop pembelajaran mesin seperti klasifikasi dokumen dan pengenalan watak optik dapat digunakan untuk mengembangkan sistem rekod kesihatan elektronik yang pintar. Tugas aplikasi ini adalah mengembangkan sistem yang dapat menyusun pertanyaan pesakit melalui email atau mengubah sistem catatan manual menjadi sistem automatik. Objektif aplikasi ini adalah untuk membina sistem yang selamat dan mudah diakses.
Pertumbuhan rekod kesihatan elektronik yang pesat telah memperkaya penyimpanan data perubatan mengenai pesakit, yang dapat digunakan untuk meningkatkan perawatan kesihatan. Ia mengurangkan kesilapan data, misalnya data pendua.
Untuk mengembangkan sistem perakam kesihatan elektronik algoritma pembelajaran mesin yang diawasi seperti Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan sebagai pengklasifikasi atau Artificial Neural Network (ANN) juga dapat diaplikasikan.
9. Pembelajaran Mesin dalam Radiologi
Baru-baru ini, penyelidik telah berusaha untuk mengintegrasikan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan dalam radiologi. Aidoc menyediakan perisian untuk ahli radiologi untuk mempercepat proses pengesanan menggunakan pendekatan pembelajaran mesin.
Tugas mereka adalah untuk menganalisis imej perubatan untuk menawarkan penyelesaian yang dapat difahami untuk mengesan kelainan di seluruh badan. Algoritma pembelajaran mesin yang diselia digunakan kebanyakannya dalam bidang ini.
Untuk segmentasi imej perubatan, teknik pembelajaran mesin digunakan. Segmentasi adalah proses mengenal pasti struktur dalam gambar. Untuk segmentasi gambar, kebanyakan kaedah pemotongan grafik digunakan. Pemprosesan Bahasa Asli digunakan untuk analisis laporan teks radiologi. Oleh itu, penggunaan pembelajaran mesin dalam radiologi dapat meningkatkan perkhidmatan rawatan pesakit.
10. Percubaan dan Penyelidikan Klinikal
Percubaan klinikal mungkin merupakan satu set pertanyaan yang memerlukan jawapan untuk mendapatkan kecekapan dan keselamatan seseorang bioperubatan atau farmaseutikal. Tujuan percubaan ini adalah untuk memberi tumpuan kepada pengembangan rawatan baru.
Percubaan klinikal ini memerlukan banyak wang dan masa. Mengaplikasikan pembelajaran mesin dalam bidang ini memberi impak yang besar. Sistem berasaskan ML dapat memberikan pemantauan masa nyata dan perkhidmatan yang mantap.
Manfaat menerapkan teknik pembelajaran mesin dalam percubaan dan penyelidikan klinikal adalah bahawa ia dapat dipantau dari jarak jauh. Pembelajaran mesin juga menyediakan persekitaran klinikal yang selamat untuk pesakit. Menggunakan pembelajaran mesin yang diselia dalam penjagaan kesihatan dapat meningkatkan kecekapan ujian klinikal.
Pemikiran Berakhir
Pada masa kini, pembelajaran mesin adalah sebahagian daripada kehidupan seharian kita. Teknik ini digunakan dalam pelbagai domain seperti ramalan cuaca, aplikasi pemasaran, ramalan penjualan, dan banyak lagi. Walau bagaimanapun, pembelajaran mesin dalam penjagaan kesihatan masih tidak begitu luas seperti aplikasi pembelajaran mesin lain kerana mempunyai kerumitan perubatan dan kekurangan data. Kami yakin artikel ini membantu memperkayakan kemahiran belajar mesin anda.
Sekiranya anda mempunyai cadangan atau pertanyaan, sila tinggalkan komen. Anda juga boleh berkongsi artikel ini dengan rakan dan keluarga anda melalui Facebook, Twitter, dan LinkedIn.
