机器学习医疗行业还需更好的数据研究实施

2017-08-15

　　AI的快速发展，不仅在科技、工业上取得突破性的发展，医疗大数据在医疗领域也是非常的成功，智慧医疗的出现，使得医疗的传统模式将会发生改变。人们的生活水平在提高，物质基础不断的在变化，促使人们对健康的关注度非常高，越来越重视健康问题，便捷式的医疗模式恰好体现了人们对医疗健康的重视。

　　机器学习医疗行业还需更好的数据研究实施

　　电子健康记录系统可以让医疗保健变得更为智能、安全、高效，机器学习则发挥巨大的推动作用。虽然机器学习是一个很强大的工具，但还需更多的投入才能快速达到通过机器学习优化组织效率。这样可以使用机器学习来消除医疗中常规、高重复的工作，要知道人类思考过程要比机器学习应用程序复杂得多。尽管目前机器研究取得了一些进展，但还不具备成熟的感知、推理和解释能力。所以还需要更多的医疗大数据去研究。

　　虽然机器学习解决方案尚未成熟，但它也有很多“亮眼之处”。可以更加的科学部署医护人员以便能更好地完成任务。这样会减少患者去做常规、耗时、高重复型工作，以支持更“高端”的工作。转变产品开发方式，提升医生对机器学习的接受程度数据专家可以借助机器学习在数据中寻找新的见解，这样就可以开发出更好的算法。机器学习的优点在于它的静态输出，它还可以根据数据进行高效、自主学习。因此，机器学习项目时就要有较高水平的临床医生的全程参与。

　　EHR供应商们正在积极增加各种功能，为数据管理和分析提供更多的解决方案。医疗系统应采用基于模块化和开放式体系的基础架构，它可以让添加或更新组件变得更加简单；此外，为了构建、测试和部署机器学习算法，医院需要在原先的系统中保留传输数据的策略和机制，这种方法能够使医院在创新迭代的过程中降低机器学习系统过时带来的更新成本。

　　为了实现模仿患者在生病的中所产生的反应，还需要非常大量的案例数据，但如今的数据方面非常匮乏。所以为了充分体现机器学习的价值，医疗机构必须获取治疗过程中的标准化医疗大数据，否则就不可能“训练”机器学习算法来解释可以转化为更好地定制诊断或治疗过程的结果的变异性。

　　智能医疗的快速发展，需要结合各个领域，医疗大数据、物联网、人工智能的相互配合，促使医疗更加的完善，更加的便捷！

　　本文由朗锐慧康编辑整理（www.lrioh.com），转载请注明出处。

机器学习医疗行业还需更好的数据研究实施

热门资讯