Machine Learning

3. Tibbiy diagnostika (Medical Diagnosis)

Mashinaviy o'qitish turli xil tibbiy sohalarda diagnostika va prognostik muammolarni hal qilishga yordam beradigan usullar, texnik vositalar va vositalarni taqdim etadi. U klinik parametrlar va ularning kombinatsiyasining prognoz uchun ahamiyatini tahlil qilish uchun ishlatiladi, masalan. kasallik rivojlanishini bashorat qilish, natijalarni tadqiq qilish, terapiyani rejalashtirish va qo'llab-quvvatlash va bemorni umumiy boshqarish uchun tibbiy bilimlarni to'plash uchun. Mashinaviy o'qitish ma'lumotni tahlil qilishda, masalan, ma'lumotlarning nomukammalligi bilan tegishli ravishda muomala qilish orqali reanimatsiyani aniqlash, reanimatsiya bo'limida ishlatiladigan uzluksiz ma'lumotlarni izohlash va samarali va samarali kuzatuvga olib keladigan aqlli signal berish uchun ham ishlatiladi.

Mashinaviy o'qitish usullarini muvaffaqiyatli joriy etish sog'liqni saqlash sohasida kompyuterga asoslangan tizimlarni integratsiyalashuviga yordam berishi mumkinligi ta'kidlanadi, bu esa tibbiy mutaxassislarning ishini yengillashtirish va takomillashtirish va pirovardida tibbiy yordamning samaradorligi va sifatini oshirishga imkon beradi.

Tibbiy tashxisda asosiy qiziqish kasallikning mavjudligini aniqlash va undan keyin uni aniq aniqlashdir. Ko'rib chiqilayotgan har bir kasallik uchun alohida toifali va kasallik mavjud bo'lmagan holatlar uchun bitta toifaga ega. Bu yerda mashinaviy o’qitish bemorlarning ma'lumotlarini tahlil qilish orqali tibbiy tashxisning aniqligini oshiradi. Ushbu Machine Learning dasturlaridagi o'lchovlar odatda ma'lum tibbiy sinovlar (masalan, qon bosimi, harorat va turli xil qon sinovlari) yoki tibbiy diagnostika (tibbiy rasmlar kabi), turli alomatlarning mavjudligi / yo'qligi / intensivligi va asosiy jismoniy ma'lumotlarning natijalari. bemor (yoshi, jinsi, vazni va boshqalar). Ushbu o'lchovlarning natijalari asosida shifokorlar bemorni yuqtirgan kasallikni toraytiradi.