21世紀(jì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策的時代。據(jù)說產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)的細(xì)分市場或行業(yè)增長速度會更快，而能夠利用這些數(shù)據(jù)作出重要決策的一方將會走在前面。

當(dāng)涉及到產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)時，由于采用了數(shù)據(jù)收集的新方法，例如傳感器生成的數(shù)據(jù)，醫(yī)療保健就是其中之一。

機(jī)器學(xué)習(xí)如何幫助醫(yī)療行業(yè)？

機(jī)器學(xué)習(xí)允許構(gòu)建模型來快速分析數(shù)據(jù)并交付結(jié)果，同時利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時數(shù)據(jù)。通過機(jī)器學(xué)習(xí)，醫(yī)療服務(wù)提供商可以對患者的診斷和治療選擇做出更好的決策，從而導(dǎo)致醫(yī)療服務(wù)的整體改善。

以前，由于沒有可用的技術(shù)或工具，醫(yī)療保健專業(yè)人員收集和分析大量數(shù)據(jù)以進(jìn)行有效的預(yù)測和治療是具有挑戰(zhàn)性的。現(xiàn)在，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，Hadoop等大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)足夠成熟以適應(yīng)大規(guī)模應(yīng)用，這些工作相對來說就變得比較容易。實(shí)際上，54％的企業(yè)正在使用或?qū)adoop作為大數(shù)據(jù)處理工具，以獲得有關(guān)醫(yī)療保健的重要見解。94％的Hadoop用戶對以前認(rèn)為不可能的龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

機(jī)器學(xué)習(xí)算法也可以幫助提供關(guān)于患者疾病、實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果、血壓、家族史、臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)等方面的重要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、實(shí)時數(shù)據(jù)和高級分析。

如果這個數(shù)據(jù)可以用來預(yù)測某種疾病或發(fā)展疾病的風(fēng)險呢？

由于醫(yī)療保健產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，所面臨的挑戰(zhàn)是收集這些數(shù)據(jù)并將其有效地用于分析、預(yù)測和治療。讓我們看看機(jī)器學(xué)習(xí)如何解決這個挑戰(zhàn)。

疾病預(yù)測

現(xiàn)代的醫(yī)療方法是通過早期干預(yù)來預(yù)防疾病，而不是在診斷后進(jìn)行治療。傳統(tǒng)上，醫(yī)師或醫(yī)生使用風(fēng)險計(jì)算器來評估疾病發(fā)展的可能性。這些計(jì)算器使用人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、醫(yī)療條件、生活常規(guī)等基本信息來計(jì)算發(fā)展某種疾病的可能性。這種計(jì)算是使用基于方程的數(shù)學(xué)方法和工具完成的。這里面臨的挑戰(zhàn)是使用類似的基于等式的方法的低準(zhǔn)確率。

例如，F(xiàn)ramingham研究可以預(yù)測長期心血管疾病的準(zhǔn)確性僅為56％。

但隨著近年來大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的發(fā)展，疾病預(yù)測的結(jié)果可能會更加準(zhǔn)確。醫(yī)生正在與統(tǒng)計(jì)學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家合作開發(fā)更好的工具來預(yù)測疾病。該領(lǐng)域的專家正在研究確定，開發(fā)和微調(diào)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型的方法，以提供準(zhǔn)確的預(yù)測。

為了開發(fā)一個強(qiáng)大而準(zhǔn)確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，我們可以使用從研究數(shù)據(jù)、患者人口統(tǒng)計(jì)、醫(yī)療健康記錄和其他來源收集的數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)方法和疾病預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)方法之間的差異是要考慮的因變量的數(shù)量。在傳統(tǒng)方法中，只考慮很少的變量，如年齡、體重、身高、性別等（由于計(jì)算限制）。另一方面，在計(jì)算設(shè)備上處理的機(jī)器學(xué)習(xí)可以考慮大量的變量，這導(dǎo)致保健數(shù)據(jù)的更好的準(zhǔn)確性。

根據(jù)最近的一項(xiàng)研究，研究人員獲得了更好的診斷準(zhǔn)確性，通過考慮大約200個變量來使用整個醫(yī)療記錄。

藥物發(fā)現(xiàn)和電子健康記錄

除了疾病預(yù)測之外，還有更多的潛在領(lǐng)域，如藥物發(fā)現(xiàn)或電子健康記錄，機(jī)器學(xué)習(xí)可以改善醫(yī)療保健行業(yè)。我們看到，通過機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，醫(yī)療保健和醫(yī)藥領(lǐng)域可以進(jìn)入新的領(lǐng)域，徹底改變醫(yī)療行業(yè)。

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