Học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) trong chăm sóc sức khỏe mang lại khả năng dự đoán kết quả sức khỏe và tối ưu hóa kế hoạch điều trị bằng dữ liệu lâm sàng. Chúng ngày càng quan trọng trong việc cách mạng hóa việc phân tích dữ liệu lâm sàng và thay đổi việc chăm sóc bệnh nhân. Các ứng dụng chính bao gồm:
- Tăng cường chăm sóc bệnh nhân và nghiên cứu y tế: ML có thể dự đoán kết quả sức khỏe và đẩy nhanh quá trình khám phá thuốc.
- Sử dụng Bộ dữ liệu CMS: AI và ML trích xuất những hiểu biết có giá trị từ bộ dữ liệu CMS cho nghiên cứu chăm sóc sức khỏe.
- Truy cập dữ liệu hình ảnh thần kinh: AI cải thiện chẩn đoán và điều trị thông qua phân tích chi tiết dữ liệu hình ảnh thần kinh.
- Phân tích dữ liệu y sinh: ML tăng tốc đánh giá các bộ dữ liệu y sinh phức tạp để tìm những đột phá trong phát triển gen và thuốc.
- Phân tích dữ liệu sức khỏe có giá trị cao: AI và NLP xử lý hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc được tìm thấy trong các văn bản lâm sàng, hỗ trợ chẩn đoán.
- Cải thiện khả năng phát hiện tổn thương: ML tăng cường độ chính xác và hiệu quả của việc phát hiện tổn thương, từ đó hỗ trợ chẩn đoán ung thư sớm.
- Chẩn đoán và điều trị bệnh phổi: ML cho phép phát hiện bệnh phổi ở giai đoạn đầu và hỗ trợ theo dõi tiến triển của bệnh.
AI và ML có những ứng dụng rộng rãi, mang tính đột phá trong phân tích dữ liệu lâm sàng, định hình lại quá trình chăm sóc bệnh nhân, nghiên cứu y học và chẩn đoán. Họ tiếp tục mở ra tiềm năng mới trong chăm sóc sức khỏe và hứa hẹn một tương lai mang lại kết quả và hiệu quả được cải thiện cho bệnh nhân.
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
