Машинное обучение, как разновидность искусственного интеллекта, идеально подходит для обработки сложных данных в здравоохранении и имеет потенциал революционировать диагностику и медицинскую кодировку. Остановимся подробнее на его возможностях и возникающих препятствиях.
Здравоохранение переполнено сложными данными, хранящимися в разных местах и постоянно обновляющимися. Это делает его отличной мишенью для машинного обучения - формы искусственного интеллекта, которая, согласно определению Оксфордского словаря, заключается в использовании и разработке компьютерных систем, способных учиться и адаптироваться без явных инструкций, используя алгоритмы и статистические модели для анализа и вывода из моделей данных.
В последние годы машинное обучение уже зарекомендовало себя в диагностике и повышении эффективности медицинской кодировки. Но есть много других областей, где машинное обучение может быть полезным, но еще не пробило путь. Почему это происходит?
Мы расспросили эксперта в области машинного обучения, со-CEO Episource, Харшита Рамеша, об особенностях использования машинного обучения в здравоохранении, его успехах в диагностике и кодировке, и, что самое главное, о препятствиях на его пути.
Здравоохранение уникально приспособлено для машинного обучения из-за экспоненциального увеличения объема данных о пациентах за последние два десятилетия. Сегодня около 30% данных в мире генерируется индустрией здравоохранения. Это объясняется, в частности, широким использованием электронных медицинских записей, а также ростом количества источников данных, таких как медицинские устройства, носимые устройства, лаборатории и офисы поставщиков.
Кроме того, данные о здравоохранении более объективны по своей природе, что делает их особенно совместимыми с технологиями машинного обучения. Это связано со стандартизированными процедурами, автоматизированными системами, медицинскими кодерами и опытными врачами, которые все способствуют устранению как можно больше субъективности из данных.
Однако, несмотря на потенциал машинного обучения в здравоохранении, существуют определенные препятствия, которые мешают его широкому применению. Регулирование в области здравоохранения и проблемы с безопасностью данных являются главными трудностями для интеграции машинного обучения. Однако, если суметь преодолеть эти препятствия, машинное обучение без сомнения окажет значительное влияние на здравоохранение и сделает его более эффективным и точным.
