בנמצא הידוע של עיצוב הבריאות, טכנולוגיות למידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (DL) מהפכות את הדרך שבה אנו נוגעים לפתרונות רפואיים דיאגנוסטיים וטיפוליים. טכניקות חישוב מתקדמות אלו הוכחו כעוצמות בניהול מידע על חולים, בטיפול במחלות כרוניות ובפתיחת עידן חדש של פריצות רפואית. אחד מתחומים המרכזיים שבהם ML ו-DL עשו התקדמויות משמעותיות הוא סיווג וחיזוי של מחלות.
מחקר אחרון פיתח בהצלחה מודל מתקדם לסיווג מחלות באמצעות קובץ הנתונים של בית החולים לילדים של אוניברסיטת מנסורה (MUCHD). עם 18 מאפיינים מרכזיים, כגון גיל, מין ומדידות רפואיות שונות, קובץ הנתונים הזה פרם את הדרך לחזויים יותר מדויקים בטיפול בחולים פדיאטריים. המחקר כיהן בעיקר על חסימת אתגורי הנתונים, מיטוב ארכיטקטורת המודל ושימוש ברשתות עמוקות נוירוניות (DNN) להדרכה.
במקום לסמוך על ציטוטים ישירים מהמאמר המקורי, חשוב לציין כי המודל המוצע מטרתו לשפר דיוק על-ידי זיהוי מאפיינים בספק ומיטוב חיזויים. המחקר מדגיש את חשיבות איכות הנתונים, עיבוד הנתונים, חלוץ המאפיינים והעשרה מוחלטת של תהליכי סיווג כדי להגיע למטרה זו. עם היסודות הללו במקום, המודל שפותח במחקר זה יכול לשמש נקודת התייחסות קריטית למודלים לחזוי עתידיים בטיפול בסוכרת פדיאטרית.
הרחבת האופק של חיזוי מחלות, אלגוריתמים ב-LD הוכיחו כי יעילים בקרב אוכלוסיות ובמצבי בריאות שונים. במחקר אחד, חוקרים פיתחו מודל חכם לחיזוי סוכרת המותאם לאתניות שונות, תוך ניצול אלגוריתמים למידת מכונה לאבחון וטיפול מדויק. פריצת דרך נוספת במחקר הייתה בשימוש במודלים של ML לחיזוק שלבי הילדה המוקדמים של מחלת כליות כרונית (CKD) עם דיוק מרשים של 93.29%.
מעבר לסוכרת, ML הראתה כיצד היא יכולה לשמש באבחון מוקדם של רטינופתיה סוכרתית, המורכבת של דיאבטס. מודל למידה עמוקה חדשני, המנצל רשתות נוירוניות קונבולוציוניות מאומתות מראש (CNN) ו-HWBLSTM, זוהיות בדיוק רטינופתיה סוכרתית בתמונות רטינליות עם תקציב חישובי מינימלי. ההתקדמות הזו מביאה להשלכות משמעותיות להתערבויות בזמן ולמניעת אובדן ראייה.
בנוסף, טכניקות דמויות תחזוק מבוססות על למידת מכונה נעשה בהן שימוש בכדי לתחזיות דלקת לב באמצעות נתונים ממרכז לשליטה ומניעת מחלות בארה"ב. על ידי מערכת הסיווג הבוסטינג הקיצונית, ניתן להשיג תוצאות אמינות עם דיוק, איזון וניקוד F1 לשתי הקטגוריות. גמישותן ועמידותן של אלגוריתמי ML מדגימות את פוטנציאלם לחיזוי ומניעה של מוחלות שונות.
לסיכום, בעוד התעשייה שלנו בתחום הבריאות מתאמצת באופן מתמיד על הגישות מבוססות נתונים, טכנולוגיות למידת מכונה ולמידה עמוקה ימשיכו לעצב את חזיית חיזוי וסיווג מחלות. טכנולוגיות אלו לא רק משפרות דיוק, אלא גם מצמצמות את הפער הדיאגנוסטי בין אוכלוסיות שונות. עם התקדמויות נמשים מחזורית, אנו יכולים לצפות בעתיד שבו חיזוי מחלות מוקדם ומדויק יהיה התקן, וכולל ישירת תוצאות לחולים ואם ישמורעל חיים לא מועטים.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt