Las 10 aplicaciones potenciales principales del aprendizaje automático en el cuidado de la salud

Con el rápido crecimiento de la población, parece difícil registrar y analizar la enorme cantidad de información sobre los pacientes. El aprendizaje automático nos proporciona una forma de descubrir y procesar estos datos automáticamente, lo que hace que el sistema de salud sea más dinámico y robusto. El aprendizaje automático en el cuidado de la salud trae dos tipos de dominios: ciencias de la computación y ciencias médicas en un solo hilo. La técnica de aprendizaje automático aporta un avance de la ciencia médica y también analiza datos médicos complejos para su posterior análisis.

Varios investigadores están trabajando en este dominio para aportar nuevas dimensiones y características. Recientemente, Google ha inventado un algoritmo de aprendizaje automático para detectar tumores cancerosos en mamografías. Además, Stanford presenta un algoritmo de aprendizaje profundo para determinar el cáncer de piel. Cada año, se llevan a cabo varias conferencias, por ejemplo, Machine Learning for Healthcare, para buscar nuevas tecnologías automatizadas en la ciencia médica para brindar un mejor servicio.

Aplicaciones del aprendizaje automático en el sector sanitario

El propósito del aprendizaje automático es hacer que la máquina sea más próspera, eficiente y confiable que antes. Sin embargo, en un sistema sanitario, la herramienta de aprendizaje automático es el cerebro y el conocimiento del médico.

Porque un paciente siempre necesita un toque y un cuidado humanos. Ni el aprendizaje automático ni ninguna otra tecnología pueden reemplazar esto. Una máquina automatizada puede brindar el servicio de mejor manera. A continuación, se describen las 10 aplicaciones principales del aprendizaje automático en el cuidado de la salud.

1. Diagnóstico de enfermedades cardíacas

corazón

El corazón es uno de los principales órganos de nuestro cuerpo. A menudo sufrimos una variedad de enfermedades cardíacas como la enfermedad de las arterias coronarias (CAD), la enfermedad cardíaca coronaria (CHD), etc. Muchos investigadores están trabajando en para el diagnóstico de enfermedades cardíacas. Es un tema de investigación muy candente en todo el mundo. Un sistema automatizado de diagnóstico de enfermedades cardíacas es uno de los beneficios más notables del aprendizaje automático en la atención médica.

Los investigadores están trabajando en varios algoritmos de aprendizaje automático supervisados, como Support Vector Machine (SVM) o Naive Bayes, para utilizarlos como algoritmo de aprendizaje para la detección de enfermedades cardíacas.

El conjunto de datos de enfermedades cardíacas de la UCI se puede utilizar como un conjunto de datos de entrenamiento o prueba, o ambos. La herramienta de minería de datos de WEKA se puede utilizar para el análisis de datos. Alternativamente, si lo desea, puede utilizar un enfoque de red neuronal artificial (ANN) para desarrollar el sistema de diagnóstico de enfermedades cardíacas.

2. Predecir la diabetes 

diabéticos

La diabetes es una de las enfermedades más comunes y peligrosas. Además, esta enfermedad es una de las principales causas para crear cualquier otra enfermedad grave y hacia la muerte. Esta enfermedad puede dañar las diversas partes de nuestro cuerpo como los riñones, el corazón y los nervios. El objetivo de utilizar un enfoque de aprendizaje automático en este campo es detectar la diabetes en una etapa temprana y salvar a los pacientes.

Como algoritmo de clasificación, se pueden utilizar Random Forest, KNN, Decision Tree o Naive Bayes para desarrollar el sistema de predicción de diabetes. Entre estos, Naive Bayes supera a los otros algoritmos en términos de precisión. Porque su rendimiento es excelente y requiere menos tiempo de cálculo. Puede descargar el conjunto de datos de diabetes desde aquí. Contiene 768 puntos de datos con nueve características cada uno.

3. Predicción de enfermedad hepática

hígado

El hígado es el segundo órgano interno más importante de nuestro cuerpo. Desempeña un papel vital en el metabolismo. Se pueden atacar varias enfermedades del hígado como cirrosis, hepatitis crónica, cáncer de hígado, etc.

Recientemente, los conceptos de aprendizaje automático y minería de datos se han utilizado de manera espectacular para predecir enfermedades hepáticas. Es una tarea muy desafiante predecir enfermedades utilizando voluminosos datos médicos. Sin embargo, los investigadores están haciendo todo lo posible para superar estos problemas utilizando conceptos de aprendizaje automático como clasificación, agrupación en clústeres y muchos más.

El conjunto de datos de pacientes de hígado de la India (ILPD) se puede utilizar para un sistema de predicción de enfermedades hepáticas. Este conjunto de datos contiene diez variables. O también se puede utilizar el conjunto de datos de trastornos hepáticos . Como clasificador, se puede utilizar Support Vector Machine (SVM). Puede utilizar MATLAB para desarrollar el sistema de predicción de enfermedades hepáticas.

4. Cirugía robótica

cirugía robótica

La cirugía robótica es una de las aplicaciones de aprendizaje automático de referencia en la atención médica. Esta aplicación pronto se convertirá en un área prometedora. Esta aplicación se puede dividir en cuatro subcategorías, como sutura automática, evaluación de habilidades quirúrgicas, mejora de materiales quirúrgicos robóticos y modelado de flujo de trabajo quirúrgico.

Suturar es el proceso de coser una herida abierta. La automatización de la sutura puede reducir la duración del procedimiento quirúrgico y la fatiga del cirujano. Por ejemplo, The Raven Surgical Robot . Los investigadores están tratando de aplicar un enfoque de aprendizaje automático para evaluar el desempeño del cirujano en la cirugía mínimamente invasiva asistida por robot.

Los investigadores del Laboratorio de Robótica y Controles Avanzados de la Universidad de California, San Diego (UCSD) están tratando de explorar aplicaciones de aprendizaje automático para mejorar la robótica quirúrgica.

Como en el caso de la neurocirugía, los robots no pueden operar de manera efectiva. El flujo de trabajo quirúrgico manual requiere mucho tiempo y no puede proporcionar retroalimentación automática. Usando un enfoque de aprendizaje automático, puede acelerar el sistema.

5. Detección y predicción del cáncer

cáncer

En la actualidad, se están utilizando enfoques de aprendizaje automático para detectar y clasificar tumores de manera extensa. Además, el aprendizaje profundo juega un papel importante en la detección del cáncer. Dado que el aprendizaje profundo es accesible y las fuentes de datos están disponibles. Un estudio mostró que el aprendizaje profundo reduce el porcentaje de error para el diagnóstico de cáncer de mama.

El aprendizaje automático ha demostrado su capacidad para detectar el cáncer con éxito. Investigadores de China exploraron DeepGene : un clasificador de tipos de cáncer que utiliza el aprendizaje profundo y mutaciones puntuales somáticas. Utilizando un enfoque de aprendizaje profundo, el cáncer también se puede detectar extrayendo características de los datos de expresión genética. Además, la Red neuronal de convolución (CNN) se está aplicando en la clasificación del cáncer.

6. Trato personalizado

trato personalizado

El aprendizaje automático para un tratamiento personalizado es un tema de investigación candente. El objetivo de esta área es brindar un mejor servicio basado en datos de salud individual con análisis predictivo. Se utilizan herramientas estadísticas y computacionales de aprendizaje automático para desarrollar un sistema de tratamiento personalizado basado en los síntomas y la información genética de los pacientes.

Para desarrollar el sistema de tratamiento personalizado, se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático supervisado. Este sistema se desarrolla utilizando información médica del paciente. La aplicación SkinVision es el ejemplo de tratamiento personalizado. Al usar esta aplicación, uno puede revisar su piel en busca de cáncer de piel en su teléfono. El sistema de tratamiento personalizado puede reducir el costo de la atención médica.

7. Descubrimiento de drogas

descubrimiento de medicamento

El uso del aprendizaje automático en el descubrimiento de fármacos es una aplicación de referencia del aprendizaje automático en medicina. Microsoft Project Hanover está trabajando para llevar tecnologías de aprendizaje automático a la medicina de precisión. En la actualidad, varias empresas están aplicando técnicas de aprendizaje automático en el descubrimiento de fármacos. Como ejemplo, BenevolentAI . Su objetivo es utilizar la Inteligencia Artificial (IA) en el descubrimiento de fármacos.

Hay varios beneficios de aplicar el aprendizaje automático en este campo, como que acelerará el proceso y reducirá la tasa de fallas. Además, el aprendizaje automático optimiza el proceso de fabricación y el costo del descubrimiento de fármacos.

8. Registrador de salud electrónico inteligente

historia clínica electrónica

El alcance del aprendizaje automático, como la clasificación de documentos y el reconocimiento óptico de caracteres, se puede utilizar para desarrollar un sistema de historia clínica electrónica inteligente. La tarea de esta aplicación es desarrollar un sistema que pueda clasificar las consultas de los pacientes por correo electrónico o transformar un sistema de registro manual en un sistema automatizado. Este objetivo de esta aplicación es construir un sistema seguro y de fácil acceso.

El rápido crecimiento de las historias clínicas electrónicas ha enriquecido el almacenamiento de datos médicos sobre los pacientes, que se pueden utilizar para mejorar la atención médica. Reduce los errores de datos, por ejemplo, datos duplicados.

Para desarrollar el sistema de registro de salud electrónico, el algoritmo de aprendizaje automático supervisado como Support Vector Machine (SVM) se puede utilizar como clasificador o también se puede aplicar una red neuronal artificial (ANN).

9. Aprendizaje automático en radiología

radiología

Recientemente, los investigadores han estado trabajando para integrar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en radiología. Aidoc proporciona software para que el radiólogo acelere el proceso de detección utilizando enfoques de aprendizaje automático.

Su tarea es analizar la imagen médica para ofrecer la solución inteligible para detectar anomalías en todo el cuerpo. El algoritmo de aprendizaje automático supervisado se utiliza principalmente en este campo.

Para la segmentación de imágenes médicas, se utiliza la técnica de aprendizaje automático. La segmentación es el proceso de identificar estructuras en una imagen. Para la segmentación de imágenes, se utiliza principalmente el método de segmentación por corte de gráfico. El procesamiento del lenguaje natural se utiliza para el análisis de informes de texto de radiología. Por tanto, la aplicación del aprendizaje automático en radiología puede mejorar el servicio de atención al paciente.

10. Ensayos clínicos e investigación

ensayo clínico

El ensayo clínico puede ser un conjunto de consultas que requieren respuestas para obtener la eficiencia y seguridad de un biomédico o farmacéutico individual. El propósito de este ensayo es centrarse en el nuevo desarrollo de tratamientos.

Este ensayo clínico cuesta mucho dinero y tiempo. La aplicación del aprendizaje automático en este campo tiene un impacto significativo. Un sistema basado en ML puede proporcionar supervisión en tiempo real y un servicio sólido.

El beneficio de aplicar en ensayos clínicos e investigación es que se puede monitorear de forma remota. Además, el aprendizaje automático proporciona un entorno clínico seguro para los pacientes. El uso del aprendizaje automático supervisado en el cuidado de la salud puede mejorar la eficiencia del ensayo clínico.

Pensamientos finales

Hoy en día, el aprendizaje automático es parte integral de nuestra vida cotidiana. Esta técnica se utiliza en una variedad de dominios, como pronóstico del tiempo, aplicaciones de marketing, predicción de ventas y muchos más. Sin embargo, el aprendizaje automático en el cuidado de la salud todavía no es tan amplio como otras debido a la complejidad médica y la escasez de datos. Creemos firmemente que este artículo ayuda a enriquecer su habilidad de aprendizaje automático.

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