Principales applications de l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé

Les applications de apprentissage machine sur soins de santé include detection and diagnosis of disease, drug discovery,  and personalized medicine. Nicholas Walker describes how ML is being used to advance healthcare and medical recherche. 

The number of patients in hospitals is growing rapidly, which means it’s getting more and more challenging to analyze, and even record, all the data on patients today. A good solution to this problem is apprentissage machine, which makes it easier to automate the analysis of data and makes the healthcare system more robust. Apprentissage automatiqueL'informatique, appliquée aux soins de santé, est la confluence de deux domaines : la science médicale et l'informatique. Cette alliance a permis au domaine médical de réaliser d'énormes progrès en matière de soins de santé. 

De nombreuses recherches sont menées dans ce domaine. Google, par exemple, a a inventé un algorithme De nombreuses autres avancées sont également réalisées, dont nous parlerons dans cet article.

Applications de l'apprentissage automatique dans le secteur de la santé

L'objectif de l'apprentissage automatique en informatique est de rendre la machine plus efficace et plus fiable. Dans le domaine des soins de santé, la machine est une extension et un multiplicateur de force pour le cerveau du médecin. Après tout, un patient aura toujours besoin du contact et des soins d'un être humain, ce qu'une machine ne peut fournir. Le travail d'une machine ne consiste donc pas à remplacer le médecin, mais plutôt à l'aider à fournir un meilleur service et de meilleurs soins. 

1. Le diagnostic des maladies cardiaques

The heart is one of the primary organs in our bodies. There are a variety of heart ailments that we suffer from, such as coronary heart disease, coronary artery disease, and so on. Researchers are in the process of developing machine learning algorithms to make it easier to diagnose heart disease. It is a highly researched topic globally and an automated system for the diagnosis of heart disease would be one of the greatest feats of human achievement in the 21st siècle. 

Les chercheurs travaillent sur les machines à vecteur de support, les bayes naïves et d'autres formes d'algorithmes d'apprentissage automatique supervisé pour résoudre le problème de la détection et du diagnostic des maladies cardiaques. L'un des ensembles de données les plus importants dans ce domaine est celui des UCIqui peuvent être utilisés pour former des algorithmes. 

2. La prédiction du diabète

Le diabète est non seulement une maladie dangereuse, mais aussi l'une des maladies les plus répandues dans le monde. Il s'agit également d'une maladie d'entrée, qui est elle-même l'une des principales causes d'autres maladies et qui conduit inexorablement ses victimes vers la mort. 

Le diabète a la capacité d'endommager diverses parties du corps, comme le cœur, les reins et le système nerveux. L'apprentissage automatique est envisagé comme un moyen de détecter les marqueurs du diabète suffisamment tôt pour que la vie des patients puisse être sauvée. 

De nombreux algorithmes peuvent être utilisés pour prédire le diabète, notamment Naïve Bayes, Decision Trees, Random Forests et KNNs. L'algorithme de Naïve Bayes est plus performant que les autres en termes de précision, en raison de ses bonnes performances et du peu de temps qu'il faut pour effectuer les calculs. 

3. La prédiction des maladies du foie

Le foie est un autre organe qui fait partie des organes primaires de l'organisme. Il est crucial pour le métabolisme et peut être attaqué par une foule de maladies, dont le cancer du foie, l'hépatite chronique, la cirrhose du foie, et bien d'autres. 

Data mining and machine learning concepts have recently come into play in the quest for a system to predict liver disease. To be honest, it is quite a challenging endeavor to try and predict liver disease, partly because there are so many possible diseases that could attack the liver and also partly because there is such a huge volume of data on the subject. 

Les chercheurs, cependant, font de leur mieux pour contourner ces problèmes. Beaucoup de choses ont été écrites par divers services de rédaction d'essais aux états-unis sur l'utilisation des techniques d'apprentissage automatique comme le regroupement, la classification, etc. Il existe également des ensembles de données que les chercheurs utilisent pour développer leurs algorithmes. 

4. Applications du ML en chirurgie

ChirurgieL'apprentissage automatique, en particulier la chirurgie robotique, est l'une des applications les plus prometteuses de l'apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé. Il ne s'agit pas d'un seul grand domaine, mais d'une catégorie générale comprenant environ quatre sous-domaines : l'évaluation des compétences chirurgicales, la suture automatique, la modélisation du flux de travail chirurgical et l'amélioration du matériel chirurgical robotisé.

La suture est le processus qui consiste à recoudre une plaie. Lorsqu'elle est automatique, la procédure chirurgicale prend beaucoup moins de temps et soulage le chirurgien. Les chercheurs travaillent d'arrache-pied dans ce domaine, appliquant les principes de l'apprentissage automatique aux différents aspects de la chirurgie et œuvrant pour un avenir où la chirurgie assistée par robot sera à la fois efficace et sûre, et peut-être même peu invasive. 

En neurochirurgie, par exemple, les robots ne sont pas encore aussi efficaces que les neurochirurgiens le souhaiteraient. Par conséquent, pratiquement toutes les procédures sont manuelles et l'ensemble du processus prend beaucoup de temps. Il n'y a pas non plus de retour d'information automatique. Le développement de l'apprentissage automatique dans ce domaine s'avérera grandement bénéfique.

5. La détection du cancer

Machine learning and its different approaches are being used extensively to predict and detect various types of tumours. Apprentissage profond is also very important in this field since there is no shortage of data and the method is accessible. In fact, deep learning has been quite successful in the diagnosis of breast cancer and has greatly increased accuracy in that field. 

DeepGene, un classificateur d'apprentissage profond pour les types de cancer, a été largement exploré par les chercheurs chinois. L'une des méthodes les plus prometteuses de prédiction du cancer à laquelle l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont appliqués est l'extraction de caractéristiques à partir de données sur l'expression génétique. Cette approche se prête particulièrement bien aux réseaux neuronaux convolutés, un type d'algorithme d'apprentissage automatique.

6. La découverte de nouveaux médicaments

L'apprentissage automatique est largement utilisé dans la découverte de médicaments et s'avère très prometteur. Microsoft a le projet Hanover, qui cherche à améliorer médecine de précision en utilisant des techniques d'apprentissage automatique. Plusieurs autres entreprises travaillent sur le même projet, toutes utilisant des approches différentes et prometteuses du problème. 

L'apprentissage automatique présente plusieurs avantages lorsqu'il est appliqué à la science des soins de santé. Il rendra le processus de découverte de nouveaux médicaments plus rapide et moins sujet aux erreurs en réduisant considérablement le taux d'échec. Il permettra également de réduire le coût de la découverte de médicaments en optimisant le processus de fabrication des médicaments.

7. La personnalisation du traitement

Machine learning as applied to the personalization of treatment is one of the most hotly researched areas in both healthcare and machine learning. The goal of personalized treatment is to be able to improve individual health services by using highly individual data and analytical techniques. Machine learning tools for computation and statistiques are used in this area to develop personalized treatment systems based on the genetic information and symptoms of the patient. 

Les algorithmes d'apprentissage automatique supervisé sont utilisés dans le développement de systèmes de traitement personnalisés utilisant les informations médicales individuelles des patients. 

Conclusion

Les applications de l'apprentissage automatique dans le domaine des soins de santé permettent de développer et de fournir une médecine personnalisée, d'améliorer la qualité de vie et de détecter les maladies à un stade précoce. L'avenir est à la fois prometteur et brillant. L'apprentissage automatique promet de faire progresser les soins de santé dans des proportions que nous ne pouvons peut-être pas imaginer aujourd'hui. À l'avenir, la puissance des ordinateurs pourrait être mise au service des maladies physiques de l'humanité, faisant de nous des êtres véritablement immortels. 

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