通過機器學習，能給醫療未來帶來那些可能性？

21世紀是數據驅動型決策的時代。當然，產生更多數據的細分市場或行業能更快利用這些數據做出重要決策，也會在未來保持領先。

當談到產生大量數據的行業時，醫療當之無愧是其中之一。得益於例如感測器生成的數據收集新方法，這些數據可以用來以更低的成本提供更好的醫療服務並提高患者的滿意度，實際上，這也是機器學習技術的用武之地。

有效的機器學習技術的應用，使醫療專業人員能夠做出更好的決策、識別趨勢和帶來創新，更好提高研究和臨床試驗的效率。

在醫療應用中，經常面臨的挑戰是如何收集其產生的大量數據，並將其有效地用於分析，預測和治療。下面，讓我們看看機器學習如何解決這個挑戰。

機器學習如何幫助醫療？

機器學習利用歷史和實時數據，構建模型快速分析數據並提供結果。藉助機器學習，醫療服務提供商可以對患者的診斷和治療選擇做出更好的決策，從而全面改善醫療服務。

以前，由於沒有可用的技術或工具，醫療保健專業人員需要人工收集和分析大量的數據以進行有效的預測和治療，這是很具有挑戰性的工作，但對機器學習來說就相當容易了。因為像Hadoop這樣的大數據技術已經足夠成熟、並被廣泛採用。實際上，54％的組織部門正在使用或將Hadoop視為大數據處理工具，根據Ventana Researc調查發現，現有用戶中有94％的Hadoop用戶對以前他們認為不可能的大量數據任務進行分析。

機器學習演算法還可以向醫生提供關於患者疾病，實驗室檢查結果，血壓，家族史，臨床試驗數據等的生命統計數據，提供實時數據和高級分析。考慮到這些優勢，多個領域都可以應用機器學習來改變醫療健康的未來。

疾病預測

現代的醫療方法是通過早期干預來預防疾病，而不是在診斷後進行治療。傳統上，醫生或醫生使用風險計算器來評估疾病發展的可能性。這些計算器使用人口統計學，醫療條件，生活常規等基本信息來計算髮展某種疾病的可能性。這種計算是使用基於方程的數學方法和工具完成的。然而，面臨的挑戰是類似的基於等式方法的低準確率。例如，Framingham研究可以預測長期心血管疾病的準確性僅為56％。

但隨著近年來大數據，機器學習等技術的發展，疾病預測的結果可能會更加準確。醫生正在與統計學家和計算機科學家合作開發更好的工具來預測疾病。該領域的專家正在通過機器學習技術，研究微調機器學習演算法和模型的方法以提供準確的預測。

為了開發一個強大而準確的機器學習模型，科研者從研究項目、患者統計、醫療健康記錄和其他來源收集數據。

傳統機器學習方法與疾病預測演算法的區別在於：一方面，疾病預測要考慮更多的因變數數量。在傳統的方法中，他們只考慮很少的變數，比如年齡、體重、身高和性別等。另一方面，在計算設備上正在處理的機器學習需要考慮大量的變數，這會影響醫療數據的準確性。

根據最近的一項研究發現，通過考慮整個醫療記錄中大約200個變數計算時，研究人員獲得了更高的診斷準確性。

藥物發明

藥物的發明和研發是非常昂貴和費時的工作。根據塔夫斯藥物研發中心(Tufts Center for the Drug Development)的報告，在通常情況下，新葯開發需要10年以上的時間才能投入市場，花費約26億美元。

藥物發明旨在發現一種化合物與身體的目標分子發生反應使得疾病治癒。但輔助藥物化合物很有可能對人體內的非靶向(目標)分子產生不良反應，從而可能造成致命威脅和副作用。

製藥公司不能用傳統的計算技術預測潛在的藥物化合物對靶向和非靶向分子的影響，所以在臨床試驗中藥物失敗的幾率更高。這種情況使得藥物開發是非常昂貴和耗時的過程。在這種情況下，使用機器學習的預測方法可以節省大量的資源。

基於機器學習的方法(考慮到失敗藥物的大量臨床數據)來鑒定可能引起副作用的有毒化合物，會在進入臨床試驗之前可節省許多資源。

通過使用機器學習使化合物分子反應過程自動化，藥物可以改善藥物開發過程並縮短上市時間。根據卡內基梅隆公司(Carnegie Mellon)的一項研究表明，藥物開發過程的自動化可以將成本降低約70％。

電子健康記錄

電子健康記錄包括整個醫療和健康數據在一個單一的系統，以確保數據的可用性和可訪問性。基於ML的EHR模型轉換方法有助於在不同的EHR系統中應用預測模型。可以使用來自一個EHR的數據集來訓練這樣的模型，並且可以用來預測另一個系統的結果。

結論

機器學習可以幫助醫療行業擺脫許多困境，本文只介紹了少數幾個潛在的應用領域。我們看到，通過機器學習技術和應用，醫療和醫藥領域可以進入新的階段，它可能徹底改變醫療行業。

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