Principali applicazioni del Machine Learning nella sanità

Le applicazioni di apprendimento automatico in assistenza sanitaria include detection and diagnosis of disease, drug discovery,  and personalized medicine. Nicholas Walker describes how ML is being used to advance healthcare and medical ricerca. 

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 apprendimento automatico, which makes it easier to automate the analysis of data and makes the healthcare system more robust. Apprendimento automatico, applicato all'assistenza sanitaria, è la confluenza di due campi: la scienza medica e l'informatica. Questa alleanza ha permesso al campo medico di fare enormi progressi nella sanità. 

Ci sono molte ricerche in corso in questo settore. Google, per esempio, ha ha inventato un algoritmo che rileva le cellule tumorali. Ci sono anche molti altri progressi, di cui parleremo in questo articolo.

Applicazioni sanitarie dell'apprendimento automatico

Lo scopo del machine learning nell'informatica è quello di rendere la macchina più efficiente e affidabile. Nella sanità, la macchina è un'estensione e un moltiplicatore di forza per il cervello del medico. Dopo tutto, un paziente avrà sempre bisogno del tocco e della cura di un essere umano, che una macchina non può fornire. Il lavoro di una macchina, quindi, non è quello di sostituire il medico, ma piuttosto di aiutarlo a fornire un servizio e una cura migliori. 

1. La diagnosi delle malattie cardiache

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 secolo. 

I ricercatori stanno lavorando su Support Vector Machines, Naïve Bayes e altre forme di algoritmi di apprendimento automatico supervisionato per risolvere il problema del rilevamento e della diagnosi delle malattie cardiache. Una delle serie di dati più importanti in questo campo è quella di UCI, che può essere utilizzato per addestrare gli algoritmi. 

2. La previsione del diabete

Il diabete non è solo una malattia pericolosa, ma è anche una delle malattie più comuni nel mondo. È anche una malattia di passaggio, essendo essa stessa una delle cause principali di altre malattie e portando le sue vittime inesorabilmente verso la morte. 

Il diabete ha la capacità di danneggiare varie parti del corpo, come il cuore, i reni e il sistema nervoso. L'apprendimento automatico è stato esaminato come un modo per rilevare i marcatori del diabete abbastanza presto in modo che la vita dei pazienti possa essere salvata. 

Ci sono molti algoritmi che possono essere utilizzati per prevedere il diabete, tra cui Naïve Bayes, Decision Trees, Random Forests e KNNs. Il Naïve Bayes supera gli altri quando si tratta di accuratezza a causa delle sue buone prestazioni e del poco tempo necessario per il calcolo. 

3. La previsione della malattia del fegato

Il fegato è ancora un altro organo che è tra gli organi primari del corpo. È fondamentale per il metabolismo e può essere attaccato da una serie di malattie, tra cui il cancro al fegato, l'epatite cronica, la cirrosi epatica e molte altre. 

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. 

I ricercatori, tuttavia, stanno facendo del loro meglio per aggirare questi problemi. Molto è stato scritto da vari servizi di scrittura di saggi negli stati uniti sull'uso di tecniche di apprendimento automatico come il clustering, la classificazione e così via. Ci sono anche serie di dati disponibili che i ricercatori usano per sviluppare i loro algoritmi. 

4. Applicazioni di ML in chirurgia

ChirurgiaLa chirurgia robotica, in particolare, è una delle applicazioni più promettenti del machine learning nella sanità. Non è solo un grande campo ma una categoria ombrello con circa 4 sottocampi: valutazione delle abilità chirurgiche, sutura automatica, modellazione del flusso di lavoro chirurgico e miglioramento dei materiali chirurgici robotici.

La sutura è il processo di ricucitura di una ferita. Quando è automatico, rende la procedura chirurgica molto meno lunga e allevia lo stress del chirurgo. I ricercatori stanno lavorando molto in questo campo, applicando i principi dell'apprendimento automatico ai diversi aspetti della chirurgia e lavorando verso un futuro in cui la chirurgia assistita da robot sarà efficace e sicura, e forse anche minimamente invasiva. 

In neurochirurgia, per esempio, i robot non sono ancora così efficaci come i neurochirurghi vorrebbero. Di conseguenza, praticamente tutte le procedure sono manuali e l'intero processo richiede molto tempo. Non c'è nemmeno un feedback automatico. Lo sviluppo del machine learning in questo campo si rivelerà molto vantaggioso.

5. Il rilevamento del cancro

Machine learning and its different approaches are being used extensively to predict and detect various types of tumours. Apprendimento profondo 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 classificatore di deep learning per i tipi di cancro, è stato ampiamente esplorato dai ricercatori cinesi. Uno dei modi più promettenti per prevedere il cancro a cui si stanno applicando l'apprendimento automatico e profondo è l'estrazione di caratteristiche dai dati sull'espressione genica. Questo approccio si presta particolarmente bene alle reti neurali convolute, un tipo di algoritmo di apprendimento automatico.

6. La scoperta di nuovi farmaci

L'apprendimento automatico è ampiamente utilizzato nella scoperta di farmaci e si sta dimostrando molto promettente. Microsoft ha il progetto Hanover, che sta cercando di migliorare medicina di precisione utilizzando tecniche di apprendimento automatico. Ci sono diverse altre aziende che stanno lavorando allo stesso progetto, tutte con diversi approcci promettenti al problema. 

L'apprendimento automatico presenta diversi vantaggi se applicato alla scienza della sanità. Renderà il processo di scoperta di nuovi farmaci più veloce e anche meno incline all'errore, riducendo drasticamente il tasso di fallimento. Ridurrà anche il costo della scoperta dei farmaci ottimizzando il processo di produzione dei farmaci.

7. La personalizzazione del trattamento

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 statistiche are used in this area to develop personalized treatment systems based on the genetic information and symptoms of the patient. 

Gli algoritmi di apprendimento automatico supervisionato sono utilizzati nello sviluppo di sistemi di trattamento personalizzati utilizzando le informazioni mediche individuali dei pazienti. 

Conclusione

Le applicazioni dell'apprendimento automatico nella sanità stanno aiutando a sviluppare e fornire una medicina personalizzata, migliorare la qualità della vita e rilevare le malattie in anticipo. Il futuro è promettente e luminoso. L'apprendimento automatico promette di far progredire l'assistenza sanitaria a livelli che oggi potremmo non essere in grado di immaginare. In futuro, la potenza dei computer potrebbe essere portata per i disturbi fisici dell'umanità, rendendoci davvero esseri immortali. 

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