Aplikasi Pembelajaran Mesin dalam Perawatan Kesehatan
Pembelajaran mesin digunakan di berbagai bidang untuk memberikan solusi yang akurat dan tepat waktu. Diperkirakan akan mengubah semua bidang dalam waktu dekat. Teknologi ini juga memiliki peluang pertumbuhan yang lebih baik di masa depan bagi para calon teknologi. Untuk memajukan karir Anda, tersedia berbagai Kursus AI ML .
Kedokteran dan kesehatan adalah salah satu bidang tersebut. Seiring dengan meningkatnya populasi dan kebutuhan perawatan kesehatan, Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin digunakan untuk memenuhi permintaan perawatan kesehatan yang terus meningkat. Pembelajaran mesin dapat memberikan layanan kesehatan yang lebih efisien, tepat, dan lebih baik ke jumlah yang lebih besar dengan biaya lebih murah.
Beberapa contoh aplikasi pembelajaran mesin adalah-
1. Mengelola data pasien
Pembelajaran mesin sedang digunakan untuk merampingkan pencatatan pasien. Contohnya termasuk Natural Language Processing yang digunakan untuk merekam data pasien, sehingga mengurangi upaya manual. Electronic Health Records (EHR) dipelihara dengan lebih efisien.
2. Diagnosa Penyakit
Pembelajaran mesin digunakan untuk mendeteksi penyakit dengan menganalisis gambar sinar-X, data pasien, dll. Mereka dapat digunakan untuk memberikan prediksi penyakit yang lebih akurat dan tepat waktu. Ini telah digunakan dalam deteksi covid-19. Model berbasis pembelajaran mendalam yang dikembangkan oleh MIT bahkan dapat mendeteksi perkembangan kanker payudara bertahun-tahun sebelumnya.
3. Bedah Robotik
Robot yang dibuat oleh AI juga digunakan untuk melakukan operasi kompleks di mana presisi diperlukan, dan tidak ada ruang lingkup untuk kesalahan manusia. Pembelajaran mesin digunakan untuk meningkatkan kinerja operasi robotik.
4. Memberikan perawatan dan dukungan pasien
Pembelajaran mesin digunakan untuk memberikan Perawatan 24×7 yang lebih personal dan berkelanjutan kepada pasien. Robot bahkan digunakan untuk memberikan dukungan berjalan kepada pasien dengan kelumpuhan, memberikan pendampingan kepada pasien yang lebih tua, dll. Pembelajaran mesin juga digunakan untuk pengingat pengobatan kepada pasien. Sering kali, pasien mungkin tidak dapat berkonsultasi dengan dokter atau mungkin memerlukan saran waktu nyata. Teknologi berbasis pembelajaran mesin Sistem bot dapat berguna dalam situasi seperti itu.
5. Pengembangan dan penelitian obat
Pembelajaran mesin sedang digunakan untuk mengembangkan obat-obatan. Ini juga termasuk pengurutan generasi berikutnya dan pengobatan presisi. AIML sedang digunakan untuk penelitian di bidang-bidang seperti pengobatan kanker.
6. Perawatan yang dipersonalisasi
Machine Learning juga dapat digunakan untuk mengembangkan perawatan medis dan resep obat yang lebih personal berdasarkan riwayat dan data pasien. Seorang dokter tidak dapat terus menerus memantau semua pasien atau mempelajari riwayat dan informasi genetik setiap pasien. Ini adalah salah satu area di mana ML dapat digunakan untuk mempelajari data dalam ribuan atau bahkan jutaan dan menyediakan obat-obatan yang dipersonalisasi dan perawatan lainnya.
7. Uji Klinis dan Penelitian
Pembelajaran mesin sedang digunakan untuk mempercepat dan membantu uji klinis dan penelitian. Misalnya, penelitian medis membutuhkan kandidat yang cocok. Pembelajaran mesin (ML) membantu menganalisis data dan menyaring kandidat potensial, sehingga menghemat waktu dan biaya. Itu juga digunakan untuk memantau para kandidat. ML membantu penelitian dengan menganalisis data yang sangat besar dan menghemat upaya manual.
8. Memprediksi wabah
Pembelajaran mesin sedang digunakan untuk memprediksi wabah penyakit. Mereka menganalisis data penduduk suatu wilayah dan faktor lainnya. Karena model ML dapat menganalisis volume data yang sangat besar, model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi wabah. Baru-baru ini, di covid-19, model ML telah digunakan untuk memprediksi wabah atau lonjakan penyakit.
9. Radiologi
Pembelajaran mesin sedang digunakan di bidang radiologi. Jaringan saraf digunakan untuk mendeteksi, mengenali, dan menganalisis lesi kanker dari gambar. Karena kecepatan pemrosesan yang lebih cepat dan infrastruktur cloud, aplikasi ML dapat mendeteksi anomali di luar apa yang dapat dilihat oleh mata manusia.
10. Memprediksi penyakit sebelumnya
Dengan memprediksi penyakit pada orang-orang sebelumnya, mereka dapat dicegah. Ini dapat berupa data berdasarkan riwayat medis pasien, informasi genetik, gaya hidup, diet, dan faktor lainnya. Algoritma pembelajaran mesin klasifikasi seperti KNN, Decision Tree, dan Naive Bayes digunakan untuk memprediksi diabetes. Algoritma klasifikasi dan pengelompokan digunakan untuk memprediksi penyakit hati.
11. Membantu perubahan gaya hidup
Banyak aplikasi pembelajaran mesin yang digunakan untuk memberikan saran yang dipersonalisasi kepada orang-orang, seperti rutinitas kebugaran, bagan diet, pengingat obat, dll., untuk mencegah penyakit yang mungkin mereka alami. Aplikasi ini dapat memberikan bantuan pribadi 24x7 kepada orang-orang, yang tidak mungkin dilakukan melalui praktik perawatan kesehatan tradisional.
12. Crowdsourcing data medis
Banyak orang hari ini berbagi informasi medis mereka. Hal ini memungkinkan peneliti dan dokter untuk mengakses data dalam jumlah besar yang akan membantu dalam penelitian lebih lanjut. Data dibagikan dengan persetujuan orang tersebut. Misalnya, Kit Riset Apple memberi pengguna aplikasi yang menerapkan model pengenalan wajah berbasis pembelajaran mesin untuk mengobati penyakit Asperser dan Parkinson.
13. Perawatan Kesehatan Pencegahan
Peneliti juga menggunakan aplikasi berbasis ML untuk mempelajari penyebab penyakit. Informasi genetik pasien dan faktor lain yang menyebabkan penyakit sedang dipelajari. Dengan bantuan ML, penyebab penyakit dapat dipelajari karena aplikasi ML dapat memproses informasi yang sangat besar dalam waktu yang sangat singkat dan membantu mendeteksi pola dan membuat prediksi.
Dalam banyak kasus, seperti deteksi kanker, aplikasi berbasis pembelajaran mesin semakin berkinerja lebih baik daripada manusia. Ada berbagai aplikasi pembelajaran mesin di bidang nutrisi dan kebugaran juga, yang selanjutnya akan membantu kesehatan masyarakat. Ada banyak aplikasi pembelajaran mesin lainnya dalam perawatan kesehatan, seperti di sektor asuransi, manajemen tenaga medis, dll.
Posting Komentar untuk "Aplikasi Pembelajaran Mesin dalam Perawatan Kesehatan"