Sağlık hizmetlerinde makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI), klinik verileri kullanarak sağlık sonuçlarını tahmin etme ve tedavi planlarını optimize etme gücü sunar. Klinik veri analizinde devrim yaratma ve hasta bakımını dönüştürme konusunda giderek hayati önem taşıyorlar. Anahtar uygulamalar şunları içerir:
- Hasta Bakımını ve Tıbbi Araştırmayı İyileştirme: ML sağlık sonuçlarını tahmin edebilir ve ilaç keşfini hızlandırabilir.
- CMS Veri Kümelerini Kullanma: Yapay zeka ve makine öğrenimi, sağlık araştırmaları için CMS veri kümelerinden değerli bilgiler elde eder.
- Nörogörüntüleme Verilerine Erişim: Yapay zeka, nörogörüntüleme verilerinin ayrıntılı analizi yoluyla teşhis ve tedaviyi iyileştirir.
- Biyomedikal Veri Analizi: ML, genom bilimi ve ilaç geliştirmedeki atılımlar için karmaşık biyomedikal veri kümelerinin değerlendirilmesini hızlandırır.
- Yüksek Değerli Sağlık Verilerini Analiz Etme: Yapay zeka ve NLP, klinik metinlerde bulunan yapılandırılmamış verileri verimli bir şekilde işleyerek teşhise yardımcı olur.
- Lezyon Tespitinin İyileştirilmesi: ML, lezyon tespitinin doğruluğunu ve verimliliğini artırır, böylece erken kanser teşhisine yardımcı olur.
- Akciğer Hastalıklarının Teşhisi ve Tedavisi: ML, akciğer hastalıklarının erken aşamada tespit edilmesini sağlar ve hastalığın ilerlemesinin izlenmesine yardımcı olur.
Yapay zeka ve makine öğrenimi, klinik veri analizi, hasta bakımının yeniden şekillendirilmesi, tıbbi araştırma ve teşhis süreçlerinde kapsamlı, çığır açan uygulamalara sahiptir. Sağlık hizmetlerinde yeni potansiyellerin kilidini açmaya devam ediyorlar ve daha iyi hasta sonuçları ve verimliliğine sahip bir gelecek vaat ediyorlar.
Burada tam makaleyi okuyun:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
