文章总结
机器学习(ML)可以提供关键的见解临床医生的决策和取代手动流程,如历史回顾病人的实验室。然而,许多临床医生不收这些毫升好处由于缺乏理解和数据基础设施。最大化可以带来许多优点毫升到床边,组织需要让团队成员了解毫升,然后投资数据基础设施支持毫升的能力。一个透明的解释的好处可以获得支持和理解,毫升augments-not replaces-clinicians。增进了解,领导人看到数据集成基础设施的价值。一个健壮的数据平台允许组织聚世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测合来自多个数据源的数据,确保ML算法提供精确的洞察力基于全面的患者数据。
即使在这个数字时代,手工流程仍然限制医疗服务提供者。记录临床遇到,查看复杂的病人记录(例如,实验室和成像),跟踪病人的治疗缺口,审查和注入药物需要大量时间和精力。这些繁琐的过程提供了一个机会,技术发挥更大的作用在减少临床医生负担和改善病人护理。
采取的下一步使用数据驱动技术,改善保健,卫生系统需要增加分析和机器学习(ML)收养,然后利用这些功能为临床决策提供最相关的信息。
机器学习在医疗保健的决策提供有价值的见解
通过电子健康档案的数字化医疗为临床医生提供了比以往更多的信息。然而,这些信息可以迅速成为临床医生可以处理,特别是在短暂的时间内与一个病人。提高医疗技术的解决方案和工具需要让数据有意义的临床医生和病人护理2022卡塔尔世界杯赛程表时间有效的。
电子医疗纪录增加供应商的访问病人的基本医疗数据,但他们继续下跌的短,可操作的数据。利用先进的分析和组织可以填补这一缺口毫升提供更多有价值的信息的关心。而不是临床医师审查几陪病人血压,一个先进的ML算法可以回顾过去五年的血压读数,BMI,胆固醇,种族,家庭历史和社会经济信息。
以更大的速度和精度,算法能给临床医生的关键信息,如病人的中风风险,心肌梗塞或肾脏疾病。算法还可以显示可能的治疗选择基于最新的相关文献。
机器学习可以处理大量的病人数据超出了人类的能力范围,那么可靠地分析转化为医学见解,帮助临床医生和提供保健计划。临床医生可以使用这些数据驱动insights-based病人的数据和数据从其他类似的条件理解患者的诊断和治疗方案,达到更好的结果,并降低医疗费用。
了解机器学习医疗是广泛应用的关键
在ML建立信任需要过程的透明度。临床医生是用来回顾医学从临床试验的角度,设计并实现了由专家。一旦完成,这次审判是同行评审和发布的信息流程,数据和结果。这个透明的过程有助于审查,评估和解释。
广泛采用ML的药可能会需要类似的过程。主题专家将扮演不可或缺的角色在帮助构建和评估算法。算法还需要透明,解释建议背后的原因,并建议如何改善临床结果。
当供应商了解毫升可以支持data-informed决策,他们将视图的能力作为一个真实的工具来增强病人护理。分析组织也可以用真实的场景获得团队成员毫升的支持。
例如,放射学,一直在采用ML在临床实践的前沿。相反毫升将取代放射学家的预测,它现在被视为工具,可以增强工作流、效率和诊断功能。科技公司,包括美国大学的放射学和美国食品药物管理局是与大型数据集的大型学术机构合作。之间的合作医疗主题专家,数据科学家和管理机构是未来毫升采用的关键。当专家开发、测试和演示算法成功的临床结果和发布的结果评估,放射科医生将这些算法集成到工作流中获益的病人。
机器学习在医疗优化标准化流程
当团队成员学会信任和采用ML,他们可以应用数据科学的能力与大型图像数据集标准化流程。医学的某些领域涉及到模式识别、放射等皮肤病,和病理学、增加毫升发展。数据科学家可以训练毫升模型看图像,识别异常,并提高临床医生的解释,有可能提高诊断精度,最终改善病人护理。
例如,高风险的皮肤癌患者有常规摩尔检查屏幕改变大小,形状,颜色黑素瘤的摩尔令人担忧。未来的皮肤科医生访问皮肤成像,将病人的皮肤的照片,然后开始一个ML算法,可以记录每摩尔的细枝末节,比较摩尔过去图片,和指导具体摩尔的皮肤科医生可能需要额外的评估。
机器学习搜索数以百万计的数据集的关键信息
作为卫生系统获得更多的数据和在集成和互操作性的基础设施投资,毫升将可能达到医学的各个方面。最准确的ML模型通常来自组织与大数据集和支持基础设施,包括一个数据平台和ML技术(例如,世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测Healthcare.AI通过健世界杯葡萄牙vs加纳即时走地康催化剂)。这些工具是必要的聚合数据从企业数据仓库,数据平台和第三方数据源,然后确定相关数据输入毫升。这个过程使疗效比较和研究,导致独特,准确的ML算法。世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测
医疗数据和精确算法的增加意味着ML-generated见解可以接触到更多的医学领域。例如,一个初级保健提供者(PCP)治疗高血压患者可以审查ML-generated诊所访问期间的信息。的过程可能首先分析home-generated连接设备的数据,包括血压、体重、健康数据,睡眠数据,符合药物和营养数据。未来可穿戴传感器可以帮助收集额外的数据。ML算法可以把这些数据与卫生系统的数据,如额外的诊断、症状、实验室测试中,成像,和基因组数据。通过整合所有可用的病人数据实时毫升卡式肺囊虫肺炎增加能够更好地了解病人的当前状态和未来的健康风险,增强医疗决策,提高病人的长期结果。
存在潜在的增强保健医学各专业数据可用。例如,肿瘤会看到进步与ML-augmented成像和病理诊断,和ML的分析复杂的基因数据将改善临床护理并告知治疗。ML算法将像一个额外的专家咨询、聚合和通知肿瘤学家的最新临床试验结果在广泛的癌症,允许更容易获得新的治疗方案,甚至帮助参考患者和有前途的试验性药物临床试验。
机learning-powered工具可以筛选更多的数据,包括库类似的病人,诊断,和遗传学,比一个人的过程。因此,毫升打开数据资源,包括治疗方案和预测对于每个治疗的有效性,死亡率,副作用,和成本。这样,毫升可以放在无限更多的工作在幕后,提供实时、准确的信息的关心。
移动机器学习医疗从理论到临床现实
许多卫生系统已经利用毫升在日常临床实践中,推进医学进入一个新的领域。虽然毫升的好处增加供应商的决策似乎是无穷无尽的,卫生系统首先需要了解毫升在医疗中的作用,然后投资于支持工具和基础设施。在这一过程中,毫升是医疗保健成为司空见惯。
分析病人的实时状态和其他类似的患者在卫生系统将使供应商能够做出最明智的决定,更深入地理解每个病人的最佳的行动方针。分析引擎和ML算法可以分析数以百万计的数据集和相关信息呈现给临床医生的决策,使护理团队花更少的时间和数据和更多的时间和病人。
更多的阅读
你想了解更多关于这个主题?这里有一些文章我们建议:
这个网站使用饼干
我们在为你提供相关的自豪,有用的内容。我们可以使用cookie来跟踪你读什么?我们非常重视您的隐私。请参阅我们的隐私政策对细节和任何问题。