Применение методов машинного обучения при принятии решений в здравоохранении

Сегодня многие заболевания необходимо выявлять на ранних стадиях, чтобы своевременно начать соответствующее лечение. В противном случае они могут стать неизлечимыми и привести к смерти. Поэтому важно быстро и точно анализировать сложные медицинские данные, документы и изображения. Кроме того, некоторые патологические изменения человек не может распознать непосредственно. Для вычислительной поддержки принятия решений в таких ситуациях используют методы машинного обучения: они позволяют анализировать медицинские данные и выявлять скрытые взаимосвязи или отклонения, незаметные для человека. Разработка алгоритмов для решения подобных задач сама по себе сложна, а повысить их точность и одновременно сократить время выполнения ещё труднее. На ранних этапах важной задачей была обработка больших объёмов медицинских данных, что способствовало внедрению машинного обучения в биологию. С тех пор биология и биомедицина достигли значительных успехов благодаря получению новых знаний и выявлению ранее неизвестных взаимосвязей. Сегодня внимание всё больше сосредоточено на лечении с учётом не только типа заболевания, но и генетических особенностей пациента — такой подход называют прецизионной медициной. Алгоритмы машинного обучения постоянно модифицируют и проверяют, чтобы повысить эффективность анализа и точность представляемой информации. В здравоохранении машинное обучение применяют на всех этапах — от извлечения информации из медицинской документации до прогнозирования и диагностики заболеваний. Особенно заметно улучшилась обработка медицинских изображений после внедрения алгоритмов машинного обучения в вычислительную биологию. Сегодня с их помощью диагностируют многие заболевания по результатам обработки медицинских изображений. Кроме того, вычислительные методы поддержки принятия решений на основе машинного обучения используют для оказания помощи пациентам, распределения ресурсов и изучения методов лечения различных заболеваний. В статье рассматриваются различные алгоритмы и подходы машинного обучения, применяемые для принятия решений в здравоохранении, а также их использование в медицинской практике в настоящее время. Анализ имеющихся данных показал, что методы глубокого обучения на основе нейронных сетей демонстрируют высокую эффективность в вычислительной биологии благодаря высокой производительности современных компьютеров; их широко применяют за точность прогнозирования и надёжность. В целом принятие решений в здравоохранении на основе вычислительной биологии и биомедицины стало зависеть от алгоритмов машинного обучения, поэтому эту область уже нельзя отделить от искусственного интеллекта.