人工智能和机器学习近年来得到了广泛的应用和认可。随着Covid-19大流行的爆发,情况发生了更大的变化。在这场危机中,我们目睹了快速的数字转型,以及不同行业采用颠覆性技术。医疗保健是一个潜在的行业,它从部署破坏性技术中获得了许多好处。人工智能、机器学习和深度学习已成为该领域必不可少的一部分。医疗领域的深入学习产生了巨大的影响,它使医疗行业能够改进患者监测和诊断。以下是深度学习在医疗保健领域的突破性应用。

深度学习在医疗保健领域有哪些顶级应用?

•药物发现


深度学习在识别药物组合中的作用是重要的。在大流行期间,疫苗和药物的开发是由人工智能、机器学习和深度学习等颠覆性技术资助的。由于药物发现是一项复杂的任务,深入学习可以使它更快、更经济、更容易。深度学习算法可以预测药物的性质,预测药物与靶点的相互作用,并在生成化合物时具有所需的性质。深度学习算法可以很容易地处理基因组、临床和群体数据,并且可以使用各种工具箱来检测数据之间的模式。通过利用机器学习和深度学习,研究人员现在能够在定义蛋白质结构时进行更快的分子建模和预测分析。


•医学成像和诊断


深度学习模型可以解释医学图像,如X射线,MRI扫描,CT扫描等,以进行诊断。该算法能够检测出医学图像中的任何风险和异常标志。深度学习被广泛用于检测癌症。机器学习和深度学习使计算机视觉的最新发展成为可能。随着医学成像的快速诊断,治疗疾病变得更加容易。


•简化临床试验


临床试验既复杂又昂贵。机器学习和深度学习可以用来执行预测分析,以确定临床试验的潜在候选人,并使科学家能够汇集来自不同数据点和来源的人。深入的学习也将使这些试验的持续监测以最小的误差和人为干预。


•个性化治疗


通过深入学习模型,分析患者的健康数据、病史、重要症状、体检结果等变得更加容易。因此,这使医疗保健提供者能够了解每个患者,并为他们提供个性化的治疗。这些颠覆性的技术能够为不同的患者检测出合适的多种治疗方案。机器学习模型通过连接的设备进行实时数据收集,可以使用深度神经网络预测即将到来的健康状况或风险,并提供特定的药物或治疗。


•改善健康记录和患者监控


深度学习和机器学习模型可以处理和分析各种医疗和保健数据,包括结构化和非结构化数据。文档分类和维护最新的健康记录可能会变得很困难。因此,机器学习及其子集深度学习可用于维护智能健康记录。随着远程医疗、可穿戴设备和远程患者监测的出现,现在有了大量关于健康的实时数据,深度学习可以帮助智能地监测患者和预测风险。


•医疗保险和欺诈检测


深度学习可以有效地识别保险欺诈并预测未来的风险。健康保险提供者如果使用深度学习,也是一个优势,因为这些模型可以预测未来的趋势和行为,向他们的客户建议明智的保险政策。


•深度学习和NLP


自然语言处理(NLP)利用深度学习算法进行分类和识别。这两种技术可用于识别和分类健康数据,也可用于开发聊天机器人和语音机器人。在目前的远程医疗场景中,聊天机器人扮演着关键的角色。它使与患者的互动更容易、更快。这些聊天机器人还被用来传播关于疫情的信息,并回答主要问题。



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