Машинное обучение и искусственный интеллект в исследованиях и здравоохранении

Искусственный интеллект — это широкий термин, обозначающий применение вычислительных алгоритмов, способных анализировать большие массивы данных для классификации, прогнозирования или получения полезных выводов. Машинное обучение — одна из областей искусственного интеллекта; оно представляет собой построение или обучение статистических моделей на основе ранее наблюдавшихся реальных данных для прогнозирования исходов или категоризации наблюдений по «обучению», заданному человеком. Затем эти прогнозы применяют к новым данным, а новые данные по мере поступления включают в постоянно совершенствующуюся и калибруемую статистическую модель. Будущее искусственного интеллекта и машинного обучения в исследованиях в сфере здравоохранения выглядит многообещающим и широким. Искусственный интеллект и машинное обучение становятся краеугольными камнями в медицине и исследованиях в сфере здравоохранения и играют важную роль в дальнейшем анализе и использовании массивных данных электронных медицинских карт пациентов. При применении машинного обучения в учреждениях здравоохранения необходимо оценивать качество входных данных и решений, которые служат основой модели, обеспечивать интерпретируемость конечного результата и учитывать этические вопросы на протяжении всего процесса разработки. К текущим и перспективным направлениям применения машинного обучения относятся повышение качества и объема данных, собираемых из электронных медицинских карт, для улучшения регистровых данных; использование этих обширных массивов данных для стандартизации исследовательских протоколов и исходов; применение в клиническом принятии решений; обработка естественного языка; а также совершенствование основ медицины, основанной на ценности, и многие другие области.