يوفر التعلم الآلي (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) في مجال الرعاية الصحية القدرة على التنبؤ بالنتائج الصحية وتحسين خطط العلاج باستخدام البيانات السريرية. إنها حيوية بشكل متزايد في إحداث ثورة في تحليل البيانات السريرية وتحويل رعاية المرضى. تشمل التطبيقات الرئيسية ما يلي:
- تعزيز رعاية المرضى والأبحاث الطبية: يمكن لتعلم الآلة التنبؤ بالنتائج الصحية وتسريع اكتشاف الأدوية.
- استخدام مجموعات بيانات CMS: يستخرج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي رؤى قيمة من مجموعات بيانات CMS لأبحاث الرعاية الصحية.
- الوصول إلى بيانات التصوير العصبي: يعمل الذكاء الاصطناعي على تحسين التشخيص والعلاج من خلال التحليل التفصيلي لبيانات التصوير العصبي.
- تحليل البيانات الطبية الحيوية: يعمل تعلم الآلة على تسريع تقييم مجموعات البيانات الطبية الحيوية المعقدة لتحقيق اختراقات في علم الجينوم وتطوير الأدوية.
- تحليل البيانات الصحية عالية القيمة: يقوم الذكاء الاصطناعي والبرمجة اللغوية العصبية بمعالجة البيانات غير المنظمة الموجودة في النصوص السريرية بكفاءة، مما يساعد في التشخيص.
- تحسين الكشف عن الآفات: يعزز التعلم الآلي دقة وكفاءة الكشف عن الآفات، مما يساعد في التشخيص المبكر للسرطان.
- تشخيص وعلاج أمراض الرئة: يتيح التعلم الآلي اكتشاف أمراض الرئة في المراحل المبكرة ويساعد في مراقبة تطور المرض.
يتمتع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بتطبيقات واسعة النطاق ورائدة في تحليل البيانات السريرية، وإعادة تشكيل رعاية المرضى، والأبحاث الطبية، وعمليات التشخيص. إنهم يواصلون إطلاق العنان لإمكانات جديدة في مجال الرعاية الصحية ويعدون بمستقبل من تحسين نتائج المرضى وكفاءتهم.
قراءة المقال كاملا هنا:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
