AVADA-MEDIA

Машинное обучение в медицине

AVADA-MEDIA

Машинное обучение в медицине AVADA-MEDIA

Искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения позволяют усилить прогностические возможности современной медицины, а также создавать и совершенствовать новые терапевтические подходы в лечении самых разных заболеваний. В основе работы машинного обучения в медицине – анализ больших объемов медицинской статистики, данных анализов и диагностики.

Обработка этой информации проводится по заданным алгоритмам. Применение таких алгоритмов не просто повышает эффективность работы медицинского персонала, избавляя его от рутинной деятельности, но и улучшает качество прогнозирования. Ведь алгоритмы машинного обучения могут выявлять те отклонения, которые в противном случае остались бы не замеченными. Благодаря этому огромную роль играет машинное обучение в ранней диагностике особо опасных заболеваний.

AVADA-MEDIA

Основные направления применения машинного обучения в медицине AVADA-MEDIA

Одним из наиболее перспективных направлений является анализ результатов таких обследований, как ультразвуковые, магнитно-резонансная томография, компьютерная томография, цифровая рентгеновская диагностика, компьютерная томография. В основном реализация алгоритмов машинного обучения в этой области ведется через сверточные нейронные сети, наиболее хорошо подходящие для работы с визуальной графической информацией. Хорошо работает с такой информацией также механизм внимания, который применяется для поиска взаимосвязей между различными частями входных и выходных данных. Используемые типы классификации – обычная, вероятностная или мультиклассовая, в зависимости от задачи.

 

 

Алгоритмы машинного обучения обеспечивают точность ранней диагностики на уровне 90%, используя как тренировочные наборы данных, так и реальные медицинские данные. Это очень важно в особенности для раннего предсказания онкологических заболеваний, а также разработке лечения. Например, алгоритм с высокой точностью локализует расположение и размер опухоли в ткани, и он же рассчитывает интенсивность, глубину и направление воздействия направленной лучевой терапии, чтобы минимизировать побочные эффекты для здоровой ткани.

 

AVADA-MEDIA

Генерация медицинских данных AVADA-MEDIA

Для того, чтобы машинное обучение в медицине было максимально эффективным, сверточным нейронным сетям требуется огромное количество структурированных данных. Получение реальных данных исследований зачастую затруднено из-за отсутствия согласия пациентов на их использование. Проблему можно обойти за счет применения генеративно-состязательных сетей, или GAN. Это алгоритм машинного обучения, который строится на комбинации двух нейронных сетей. Одна из них служит для генерации образцов, в медицине это результаты исследований. Другая сеть работает как фильтр, отделяющий «настоящие» результаты от «ненастоящих», «с отклонениями». В результате между ними возникает так называемая «антагонистическая игра», результаты которой противоположны для обеих сетей.

 

 

В широком обиходе пользователям интернета GAN знакомы по алгоритмам создания образов, практически неотличимых от настоящих фотографий. В медицине цель использования GAN более серьезна: генерация данных исследований здоровых «пациентов» и данных с отклонениями и патологиями. При этом важной задачей является классификация по типу патологии, сгенерированной алгоритмом.

AVADA-MEDIA

Персонификация медицинских услуг AVADA-MEDIA

При условии относительно высокой нагрузки на медицинских работников решить проблему невозможности персонифицированного подхода к разным пациентам также помогают алгоритмы машинного обучения. Это новая модель построения медицинской помощи, включающая подбор индивидуальных средств диагностики и лечения, оптимально рассчитанных для конкретного пациента по физиологическим, анатомическим, генетическим параметрам его организма.

Наиболее широкое применение на сегодняшний день такие алгоритмы находят опять же в онкологии, а также в фармакологии и генетике. В частности, очень перспективным выглядит использование алгоритмов машинного обучения для прогнозирования вероятности онкологических заболеваний по уровню экспрессии тех или иных генов в ДНК.

AVADA-MEDIA

Другие сферы применения машинного обучения в медицине AVADA-MEDIA

С помощью машинного обучения решаются самые разные задачи, начиная с разработки новых лекарственных препаратов и заканчивая вопросами расчета стоимости страховки для конкретного пациента с его сопутствующими заболеваниями – в последнем случае используются также алгоритмы машинного обучения в финансовой сфере.

При разработке новых препаратов машинное обучение позволяет ускорить и упростить многие этапы, связанные с прогнозированием воздействия определенных химических соединений на те или иные системы и организм в целом. Это не отменяет этап клинических испытаний, но эффективно предваряет и дополняет его.

Также новые информационные технологии становятся повседневными помощниками врачей, позволяя упростить доступ к неструктурированной базе медицинской литературы, облегчая получение ценной информации от пациентов и построение анамнеза. Развивается направление использования машинного обучения в сфере психиатрической помощи, в частности, искусственный интеллект может предсказать возможное развитие психоза и других психических отклонений на основании анализа звукозаписи.

Компания AVADA MEDIA предлагает решение задач машинного обучения, в том числе и в области медицины. Мы разрабатываем программные продукты в области искусственного интеллекта для клиентов по всему миру.

Создаем космические проекты

Свежие работы

Лучшим подтверждением нашей квалификации и профессионализма являются истории успеха наших клиентов и различия в их бизнесе до и после сотрудничества с нами.

Что о нас говорят

Наши клиенты Что о нас говорят

Наша команда

Успешные проекты
создаются только командой Наша команда

Photo 11
Photo 10
Photo 9
Photo 8
Photo 7
Photo 6
Photo 5
Photo 4
Photo 3
Photo 2
Photo 1
Photo 12
Появились вопросы?

Свяжитесь с экспертами Появились вопросы?

Присоединяйся к нам

Отправить резюме

Согласие на обработку персональных данных

Пользователь, оформляя заявку на сайте https://avada-media.ua/ (далее – Сайт), соглашается с условиями настоящего Согласия на обработку персональных данных (далее — Согласие) в соответствии с Законом Украины «Про захист персональних даних». Принятием (акцептом) оферты Согласия является отправка заявки с Сайта или заказ у Оператора по телефонам Сайта.

Пользователь дает свое согласие на обработку своих персональных данных со следующими условиями:

  1. Данное Согласие дается на обработку персональных данных как без, так и с использованием средств автоматизации.
  2. Согласие распространяется на следующую информацию: ФИО, телефон, электронная почта.
  3. Согласие на обработку персональных данных дается в целях предоставления Пользователю ответа на заявку, дальнейшего заключения и выполнения обязательств по договорам, осуществления клиентской поддержки, информирования об услугах, которые, по мнению Оператора, могут представлять интерес для Пользователя, проведения опросов и маркетинговых исследований.
  4. Пользователь, предоставляет Оператору право осуществлять следующие действия (операции) с персональными данными: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), использование, обезличивание, блокирование, удаление и уничтожение, передача третьим лицам, с согласия субъекта персональных данных и соблюдением мер, обеспечивающих защиту персональных данных от несанкционированного доступа.
  5. Персональные данные обрабатываются Оператором до завершения всех необходимых процедур. Также обработка может быть прекращена по запросу Пользователя на электронную почту: info@avada-media.com.ua
  6. Пользователь подтверждает, что, давая Согласие, он действует свободно, своей волей и в своем интересе.
  7. Настоящее Согласие действует бессрочно до момента прекращения обработки персональных данных по причинам, указанным в п.5 данного документа.

Присоединяйся к нам

Отправить резюме

Свяжитесь с нами любым удобным для Вас способом:

+ 38 (097) 179 96 63
Файлы cookies
Пожалуйста, разрешите использование cookies для более эффективной работы с сайтом