แมชชีนเลิร์นนิง (ML) เป็นแอปพลิเคชันของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ซึ่งระบบจะดูการสังเกตหรือข้อมูล เช่น ตัวอย่าง ประสบการณ์ตรง หรือคำสั่ง คำนวณรูปแบบในข้อมูล และทำนายเหตุการณ์ในอนาคตตามตัวอย่างที่เรา จัดเตรียม. แมชชีนเลิร์นนิงกำลังถูกนำไปใช้มากขึ้นในอุตสาหกรรมต่างๆ ด้วยเหตุผลหลายประการ: ข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกบันทึกและทำให้พร้อมใช้งานแบบดิจิทัล การประมวลผลข้อมูลจำนวน
มากกลายเป็นสิ่งที่คุ้มค่าเนื่องจากพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น
ซึ่งขณะนี้มีจำหน่ายในราคาย่อมเยา และเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์ส ชุดเครื่องมือ และไลบรารีต่างๆ ที่สามารถใช้สร้างและเรียกใช้แอปพลิเคชัน ML
โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการดูแลสุขภาพ ML ได้นำไปสู่การพัฒนาใหม่ที่น่าตื่นเต้นซึ่งสามารถกำหนดการวินิจฉัยและการรักษามะเร็งใหม่ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ML สามารถเพิ่มการเข้าถึงการรักษาในประเทศกำลังพัฒนาซึ่งไม่มีแพทย์ผู้เชี่ยวชาญเพียงพอที่สามารถรักษาโรคบางชนิดได้ สามารถปรับปรุงความไวในการตรวจพบ เพิ่มมูลค่ามากขึ้นในการตัดสินใจในการรักษา และสามารถช่วยปรับแต่งการรักษาเพื่อให้ผู้ป่วยแต่ละรายได้รับ การรักษาที่ดีที่สุดสำหรับพวกเขา ในหลายกรณียังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ในโรงพยาบาลได้อีกด้วย ความเป็นไปได้ไม่มีที่สิ้นสุด
การระบุโรคและการวินิจฉัย
ด้วยจำนวนประชากรที่เพิ่มขึ้นและอายุขัยที่เพิ่มขึ้น ระบบสุขภาพจึงกลายเป็นภาระอย่างรวดเร็ว ทรัพยากรไม่เพียงพอ และไม่พร้อมสำหรับความท้าทายที่พวกเขาเผชิญ นักวิทยาศาสตร์กำลังทำงานเกี่ยวกับแบบจำลอง ML ที่คาดการณ์ความอ่อนแอของโรคหรือช่วยในการวินิจฉัยโรคและความเจ็บป่วยในระยะเริ่มต้น Feebris บริษัทสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีในสหราชอาณาจักรกำลังใช้อัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์สำหรับการตรวจจับสภาวะทางเดินหายใจที่ซับซ้อนอย่างแม่นยำในภาคสนาม โดยเชื่อมต่อกับเซ็นเซอร์ทางการแพทย์ที่มีอยู่และผู้ใช้ที่ไม่ใช่แพทย์สามารถใช้เพื่อระบุปัญหาระบบทางเดินหายใจตั้งแต่เนิ่นๆ หลีกเลี่ยงภาวะแทรกซ้อนและการรักษาตัวในโรงพยาบาล ในสิ่งที่อาจเป็นตัวเปลี่ยนเกมโดยสิ้นเชิง ห้องปฏิบัติการวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ของ MIT ได้พัฒนาแบบจำลองการทำนายแบบการเรียนรู้เชิงลึกแบบใหม่ที่สามารถคาดการณ์การพัฒนาของมะเร็งเต้านมได้ล่วงหน้าถึงห้าปี แบบจำลองของพวกเขาได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับแมมโมแกรมและข้อมูลการติดตามผู้ป่วยเพื่อระบุรูปแบบที่แพทย์ที่เป็นมนุษย์ไม่สามารถสังเกตได้ ผลลัพธ์ที่ได้แสดงให้เห็นแล้วว่ามีความแม่นยำมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการค้นพบการคาดการณ์ล่วงหน้าและการวินิจฉัย
การวินิจฉัยด้วยภาพทางการแพทย์
นักวิจัยของ IBM ประมาณการว่าภาพทางการแพทย์เป็นแหล่งข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ อัลกอริทึม ML สามารถประมวลผลภาพทางการแพทย์จำนวนมหาศาลด้วยความเร็วที่รวดเร็ว และสามารถฝึกฝนให้แม่นยำอย่างยิ่งในการระบุรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ในการสแกน CT และ MRI บริษัทต่างๆ เช่น Enlitic, Zebra Medical Vision และ Sophia Genetics ได้พัฒนาการวิเคราะห์ตามอัลกอริธึม ML สำหรับรายงานภาพทางการแพทย์ทุกประเภท และสามารถวินิจฉัยมะเร็งหรือความผิดปกติ
ด้วยอัตราความแม่นยำสูงกว่าผู้เชี่ยวชาญด้านการแพทย์ LYNA
(LYmph Node Assistant) โดย Google ตรวจพบการแพร่กระจายของมะเร็งเต้านมตั้งแต่เนิ่นๆ และสามารถลดภาระของพยาธิแพทย์ได้เช่นกัน โครงข่ายประสาทเทียมแบบ Deep Learning หรือ CNN ซึ่งพัฒนาโดยทีมงานจากเยอรมนี ฝรั่งเศส และสหรัฐอเมริกา สามารถวินิจฉัยมะเร็งผิวหนังได้แม่นยำกว่าแพทย์ผิวหนัง
การย้ายจากห้องปฏิบัติการไปสู่การปฏิบัติจริงได้เกิดขึ้นแล้วสำหรับโซลูชันที่ใช้ AI บางอย่าง เช่น เครื่องมือสร้างภาพที่ได้รับการอนุมัติจาก FDA ที่เรียกว่า IDx-DR สำหรับการวินิจฉัยโรคตาจากเบาหวาน
การผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์
วิทยาการหุ่นยนต์กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำศัลยกรรมในทุกวันนี้ หุ่นยนต์ da Vinci ได้รับการออกแบบมาเพื่ออำนวยความสะดวกในการผ่าตัดที่ซับซ้อนโดยใช้วิธีการบุกรุกน้อยที่สุด ลดระยะเวลาของการผ่าตัดและการรักษาตัวในโรงพยาบาลในภายหลัง เครื่องมือหุ่นยนต์อื่นๆ มากมาย เช่น Stereotaxis ในการสวนหัวใจ, Medtronic/Mazor ในกระดูกสันหลังและประสาทวิทยา, Accuray ในการฉายรังสีเนื้องอกมะเร็ง, Mako ของ Stryker ในการเปลี่ยนข้อสะโพกและข้อเข่าด้านศัลยกรรมกระดูก กำลังปรับปรุงผลการผ่าตัดสำหรับผู้ป่วยหลายพันคน แม้แต่การปลูกถ่ายฟันและการปลูกผมก็ยังดำเนินการโดยหุ่นยนต์ผ่าตัดในปัจจุบัน
เทคนิคที่ใช้ AI และ ML จะเพิ่มความแม่นยำของเครื่องมือผ่าตัดโดยการรวมข้อมูลตามเวลาจริง คำติชมจากการผ่าตัดที่ประสบความสำเร็จก่อนหน้านี้ และข้อมูลจากเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ในระหว่างการผ่าตัด สิ่งนี้สามารถช่วยลดความผิดพลาดของมนุษย์และช่วยให้ศัลยแพทย์ทั่วไปทำการผ่าตัดที่ซับซ้อนในพื้นที่ที่มีทรัพยากรจำกัดซึ่งขาดผู้เชี่ยวชาญ
ยาเฉพาะบุคคล
ด้วยการใช้ AI และ ML กับแหล่งข้อมูลหลายแหล่ง เช่น ข้อมูลทางพันธุกรรม บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ ข้อมูลเซ็นเซอร์/อุปกรณ์สวมใส่ ข้อมูลด้านสิ่งแวดล้อมและไลฟ์สไตล์ นักวิจัยกำลังดำเนินการขั้นตอนแรกเพื่อพัฒนาการรักษาเฉพาะบุคคลสำหรับโรคต่างๆ ตั้งแต่มะเร็งไปจนถึงโรคซึมเศร้า IBM Watson Oncology มีความก้าวหน้าอย่างมากในการรักษามะเร็งโดยใช้ประโยชน์จากประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วยเพื่อช่วยสร้างทางเลือกการรักษาที่หลากหลาย ในทำนองเดียวกัน การทดสอบที่ชื่อว่า “CanAssist Breast” ใช้ ML เพื่อระบุชุดค่าผสมใหม่ของตัวบ่งชี้ทางชีวภาพที่มีบทบาทสำคัญในการก
Credit : แทงบอล
