Kevin TopolskyAz NLP és a gépi tanulás forradalmasítják a kardiológia területét, új lehetőségeket nyújtva a betegségek felismerésére és a betegek ellátására. Ezeknek a technológiáknak a kombinációja lehetővé teszi az orvosok számára, hogy kihasználják az előre nem strukturált adatokat, pontosan előre jelezzék a szívbetegségeket, és informálják a kezelési stratégiákat, végül is javítva a betegek kimenetelét.
Az egyik terület, ahol az NLP jelentős hatást gyakorol, az a szívelégtelenség azonosítása. Egy friss tanulmány felhasználta az NLP technikákat kórházi nyilvántartások elemzésére és a szívelégtelenség eseteinek azonosítására. A kutatás eredményei arra mutattak rá, hogy az LVEF (bal kamrai ejekciós frakció) ≥50%-os egyének nagy százalékában az orvosok szívelégtelenségi diagnózist állapítottak meg megtartott ejekciós frakció (HFpEF) esetén, ami jobb azonosítási módszerekre utal. Ezek az eredmények kiemelik az NLP potenciálját a szívelégtelenség diagnózisának fokozásában és a betegellátás javításában.
A gépi tanulás algoritmusai is kulcsfontosságú szerepet játszanak a szívelégtelenségben súlyos események előrejelzésében. Egy kutatás bevezetett egy mély neurális hálózat előrejelző modellt, a CLANet-et, ami 2-10%-os javulást mutatott a hagyományos módszerekhez képest. Az EHR (elektronikus egészségügyi rekordok) történeti felhasználásával a gépi tanulás algoritmusai segítenek a súlyos események kockázatának értékelésében, értékes információkkal szolgálva az orvosok számára és a betegellátás javításával.
Az ischemiás szívbetegség összefüggésében a gépi tanulás algoritmusai erőteljes eszközt kínálnak az igazságos diagnózis érdekében. Évente milliók halnak meg szívbetegségek következtében, ezért a pontos és időben történő diagnózis szükségessége sürgős. A gépi tanulás algoritmusai segíthetnek a bonyolult betegadatok értelmezésében és az optimális előrejelző modellek végrehajtásában, amelyek jobb ellátásminőséghez vezethetnek. Az ischemiás szívbetegség korai felismerése gépi tanulás algoritmusokkal szignifikáns hatással lehet a betegek kimenetelére, megakadályozva a veszélyes eseményeket.
Továbbá a gépi tanulás (ML) és a mély tanulás (DL) technikáinak alkalmazása a szívroham előrejelzésében is bemutatja a potenciált a egészségügyi szolgáltatások forradalmasítására. Az a ML modellek, amelyeket a szélütés előrejelzési adathalmazok fejlesztésére használtak, lenyűgöző pontossági arányokat értek el, segítve az egészségügyi szakembereket a szélütések előrejelzésében. A képesség, hogy teljes körűen megértik ezeket a modelleket, lehetővé teszi az orvosoknak a tájékozott döntések meghozatalát és az egészségügyi szolgáltatások javítását.
Ahogy a kardiológia tovább fejlődik, az NLP és a gépi tanulás integrációja kulcsfontosságú szerepet fog játszani a betegellátásban és az egészségügyi kimenetekben. Ezek a technológiák lehetővé teszik az előre nem strukturált adatok kihasználását, a betegségek pontos előrejelzését és a kezelési stratégiák optimalizálását. Az állandó fejlesztésekkel egy új korszakba lépünk a kardiológiai ellátásban, amely előtérbe helyezi a korai felismerést, a pontos diagnózist és végül is a jobb betegkimeneteket.
