Естественият езиков процес и машинното обучение революционизират областта на кардиологията, като предлагат нови възможности за откриване на заболявания и грижа за пациентите. Комбинацията от тези технологии позволява на лекарите да използват неструктурирани данни, точно да предричат сърдечни заболявания и да информират стратегиите за лечение, като по този начин подобряват резултатите за пациентите.
Една от областите, в които естественият езиков процес има значително въздействие, е идентификацията на сърдечна недостатъчност. В едно скорошно изследване бяха изследвани използването на техники на естествения езиков процес за анализ на болнични записи и откриване на случаи на сърдечна недостатъчност. Резултатите показаха, че голям процент от хората с лява камера с изблъскване на фракцията (LVEF) ≥50% имат диагноза на сърдечна недостатъчност с запазена фракция на изблъскване (HFpEF), което подчертава необходимостта от по-добри методи за откриване. Тези резултати подчертават потенциала на естествения езиков процес за подобряване на диагнозата на сърдечна недостатъчност и грижата за пациентите.
Машинното обучение има също важна роля в предвиждането на критични събития при пациенти със сърдечна недостатъчност. В едно изследване беше представена моделна мрежа за предсказване на критични събития, наречена CLANet, която показа подобрение с 2-10% спрямо традиционните методи. Като използват исторически Електронни Здравни Досиета (ЕЗД), машинните обучаващи алгоритми помагат при оценката на риска от критични събития и осигуряват полезни прозрения за лекарите и подобряване на грижата за пациентите.
В контекста на исхемична сърдечна болест, машинното обучение предлага мощен инструмент за точна диагностика. С милиони смъртни случаи всеки година, налага се актуална и точна диагноза. Машинните обучаващи алгоритми могат да помогнат при интерпретацията на сложни данни за пациента и да използват оптимални прогнозни модели, което води до подобрено качество на грижата. Ранното откриване на исхемична сърдечна болест чрез машинно обучение може значително да повлияе на резултатите за пациентите и да предотврати опасни събития.
Освен това, приложението на модели на машинно обучение (МО) и дълбоко машинно обучение (ДМО) в предсказването на сърдечен инсулт показва тяхния потенциал да революционизират доставката на здравни грижи. МО модели, разработени с използване на набори от данни за предсказване на сърдечни инсулти, са постигнали впечатляваща точност, помагайки на здравните практици в предсказването на сърдечни инсулти. Възможността за изчерпателно разбиране на тези модели позволява на клиницистите да вземат информирани решения и да подобрят предоставяните здравни грижи.
С нарастващото развитие на кардиологията, комбинирането на естествения езиков процес и машинното обучение ще има решителна роля в грижата за пациентите и резултатите от здравни грижи. Тези технологии отключват потенциала да се използват неструктурирани данни, точно да се предричат заболявания и да се оптимизират стратегиите за лечение. Със съвременните напредъци в областта, влизаме в нова ера на грижа за сърдечно-съдовата система, която отделя внимание на ранното откриване, точната диагноза и в крайна сметка, подобрените резултати за пациентите.
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com