Los avances recientes en inteligencia artificial están cambiando rápidamente el mundo. Desde automóviles autónomos hasta reconocimiento de imágenes y chatbots, la inteligencia artificial y sus enfoques han transformado todas las industrias posibles. Cuando se trata de la eficacia y la eficiencia de estas tecnologías inteligentes, no es de extrañar que nunca haya dejado de impresionar a la generalidad.
El aprendizaje automático basado en teoremas de predicción probablemente beneficie a todas las industrias hoy en día, entonces, ¿por qué no la atención médica? Puede que no muchos lo sepan, pero el aprendizaje automático tiene varias contribuciones significativas en imágenes médicas, resonancia magnética, patología, identificación de tratamientos personalizados, modificación de medicamentos, radiología y mantenimiento de registros de salud electrónicos.
Según los informes, los errores de diagnóstico médico contribuyen a aproximadamente el 10% de las muertes. Se incluye en IVD (diagnóstico médico in vitro) adquirido por los consumidores o utilizado en entornos de laboratorio para detectar infecciones, afecciones y enfermedades. Estos errores de diagnóstico pueden no ser errores humanos, pero la ineficiencia en la integración de la tecnología de la información de salud, la falta de un sistema de trabajo de atención médica conduce a un diagnóstico inadecuado, las barreras de comunicación entre la investigación y el desarrollo (I + D); médicos y clínicas; pacientes; cuidadores; etc.
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Aplicaciones de aprendizaje automático de vanguardia
En el campo de la atención médica, el aprendizaje automático tiene una gran oportunidad para aprovechar herramientas revolucionarias que utilizan NLP (procesamiento del lenguaje natural), reconocimiento facial, aprendizaje profundo y diagnóstico asistido por computadora para respaldar una mejor atención.
A continuación se enumeran algunas aplicaciones de diagnóstico de AI Machine Learning que facilitan una mejor toma de decisiones, una mayor eficiencia de la investigación/ensayos clínicos y una atención médica de calidad.
La identificación de enfermedades y el diagnóstico es la vanguardia del aprendizaje automático en medicina. ML está trabajando específicamente en el área para tratar enfermedades cerebrales y el cáncer más terrible. Según varios informes, ya se están probando más de 800 medicamentos y vacunas para tratar el cáncer. Y el uso de análisis predictivos para ayudar a diagnosticar y proporcionar tratamiento para enfermedades cerebrales tiene una gran demanda.
Con el aprendizaje profundo, ha abierto las puertas para la detección temprana del cáncer. Por ser considerada como la segunda causa de muerte a nivel mundial. Afortunadamente, el software de aprendizaje profundo ha mostrado habilidades para diagnosticar con precisión en comparación con los expertos y en etapas tempranas para que se puedan tomar acciones oportunas.
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Trato Personalizado Efectivo –
Es el área de investigación más candente, donde los datos de los pacientes se combinan con análisis predictivos que ayudan a brindar medicamentos personalizados y tratamientos efectivos a los pacientes. El dominio gobernado por los médicos toma la ayuda de conjuntos de diagnóstico más limitados. Con el fin de impulsar cambios en las decisiones de tratamiento y optimizar la selección de opciones de tratamiento. En un futuro cercano, es probable que veamos un mayor uso de aplicaciones móviles, biosensores con mediciones de salud ilimitadas y monitoreo minucioso de problemas de salud. Con suerte, esto reducirá los costos de atención médica y los pacientes se adherirán estrictamente a las recetas, y también optimizará automáticamente la salud de las personas.
Los Chatbots basados en IA pueden identificar patrones en los síntomas del paciente, a través de la capacidad de reconocimiento de voz. Luego, según se informa, puede comparar los síntomas de los casos almacenados en su base de datos. En la retroalimentación, analiza los problemas con el usuario y brinda sugerencias apropiadas y un curso de acción. Basado en las respuestas del paciente que pregunta Chatbot sobre el historial médico del paciente, síntomas y circunstancias, etc. Además, con el diagnóstico, Chatbots también se integra a los datos del paciente con dispositivos portátiles para monitorear el nivel de colesterol y la frecuencia cardíaca, etc.
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Calidad de datos de imagen cerebral mejorada en MRI –
La Imagenología Cerebral o Neuroimagenología se realiza para evaluar los trastornos cerebrales y asegurar su correcto funcionamiento. Las imágenes cerebrales ayudan a diagnosticar enfermedades cerebrales y también mejoran la investigación relacionada con el cerebro humano. Aunque estas son solo algunas de las muchas grandes ventajas de las imágenes cerebrales, la resonancia magnética (RM) se enfrenta a grandes problemas durante el proceso. Surge una reducción en la calidad de los datos, ya que el paciente mueve la cabeza durante la resonancia magnética, lo que dificulta el análisis del cerebro y da como resultado un diagnóstico erróneo. Con asistencia de ML y software como FIRMM, que ayuda a monitorear datos relacionados con el cerebro en tiempo real y proporciona métricas sobre la calidad de los datos. Desarrollado bajo el sistema operativo Linux, y funciona solo principalmente en las plataformas Ubuntu y CentOS.
Cuando se trata de robots quirúrgicos, el robot da Vinci ha robado el juego. Permite a los cirujanos manejar extremidades robóticas para realizar cirugías con gran detalle y en espacios reducidos sin temblar. Aunque no todas las cirugías robóticas tienen ML infundido, ayuda a identificar la distancia entre las extremidades del robot y el cuerpo operado. Además, se ocupa del movimiento constante y el movimiento de las extremidades robóticas cuando recibe instrucciones de los controladores humanos.
Para tratar varias enfermedades raras, Machine Learning se infunde con un software de reconocimiento facial que ayuda en el diagnóstico clínico. A través de este software de reconocimiento facial o software de aprendizaje profundo, las fotos del paciente se analizan con el análisis facial trabajando detrás. Y el aprendizaje profundo sirve para detectar fenotipos que se correlacionan con enfermedades genéticas raras.
Fuente de la imagen: quora.com
Hemos explorado varias de estas aplicaciones pioneras, aunque la lista de innovaciones ciertamente no tiene fin. Teníamos la intención de ofrecer un grupo sucinto de dinamismo actual basado en AI Machine Learning.
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Pensamientos finales
El enfoque reactivo de la atención médica se moldea hoy en día para adoptar un enfoque predictivo. Con estas tecnologías inteligentes, creemos que hay una cantidad ilimitada de oportunidades virtuales disponibles. Con una plétora de innovaciones en muchas organizaciones de atención médica en todo el país, Machine Learning realmente parece un salvador que fortalece los sistemas de atención médica.