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El aprendizaje automático es la tecnología que salva vidas

Los recientes avances en inteligencia artificial est√°n cambiando r√°pidamente el mundo. Desde autom√≥viles aut√≥nomos hasta reconocimiento de im√°genes y chatbots, la inteligencia artificial y sus enfoques han transformado todas las industrias posibles. Cuando se trata de eficacia y eficiencia de estas tecnolog√≠as inteligentes, no es de extra√Īar que nunca hayan dejado de impresionar a la generalidad.

El aprendizaje autom√°tico basado en teoremas de predicci√≥n probablemente est√© beneficiando a todas las industrias hoy en d√≠a, entonces, ¬Ņpor qu√© no la atenci√≥n m√©dica? Puede que no muchos lo sepan, pero el aprendizaje autom√°tico tiene varias contribuciones importantes en im√°genes m√©dicas, resonancia magn√©tica, patolog√≠a, identificaci√≥n de tratamientos personalizados, modificaci√≥n de medicamentos, radiolog√≠a y mantenimiento de registros m√©dicos electr√≥nicos.

Seg√ļn los informes, los errores de diagn√≥stico m√©dico contribuyen a aproximadamente el 10% de las muertes. Se incluye en el √°mbito de IVD (Diagn√≥stico m√©dico in vitro) adquirido por los consumidores o utilizado en laboratorios para detectar infecciones, afecciones y enfermedades. Estos errores de diagn√≥stico pueden no ser errores humanos, sino la ineficiencia en la integraci√≥n de la tecnolog√≠a de la informaci√≥n sanitaria, la falta de un sistema de trabajo sanitario que conduce a diagn√≥sticos inadecuados, barreras de comunicaci√≥n entre investigaci√≥n y desarrollo (I+D); m√©dicos y cl√≠nicas; pacientes; cuidadores; etc.

Fuente de la imagen: aitrends.com

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Aplicaciones de aprendizaje autom√°tico de vanguardia

En el campo de la atención médica, el aprendizaje automático tiene una gran oportunidad para aprovechar herramientas revolucionarias que utilizan PNL (procesamiento del lenguaje natural), reconocimiento facial, aprendizaje profundo y diagnóstico asistido por computadora para respaldar una mejor atención.

A continuación se enumeran algunas aplicaciones de diagnóstico de aprendizaje automático de IA que facilitan una mejor toma de decisiones, una mayor eficiencia de la investigación/ensayos clínicos y una atención médica de calidad.

La identificaci√≥n de enfermedades y el diagn√≥stico es la vanguardia del aprendizaje autom√°tico en medicina. ML est√° trabajando espec√≠ficamente en el √°rea del tratamiento de enfermedades cerebrales y el c√°ncer m√°s terrible. Seg√ļn varios informes, ya se est√°n probando m√°s de 800 medicamentos y vacunas para tratar el c√°ncer. Y el uso de an√°lisis predictivos para ayudar a diagnosticar y brindar tratamiento a enfermedades cerebrales tiene una gran demanda.

Fuente de la imagen: rcinet.ca

Con el aprendizaje profundo ha abierto las puertas a la detección temprana del cáncer. Ya que se considera como la segunda causa de muerte en todo el mundo. Afortunadamente, el software de aprendizaje profundo ha demostrado capacidades para diagnosticar con precisión en comparación con los expertos y en etapas tempranas para que se puedan tomar acciones oportunas.

Fuente de la imagen: techemergence.com
  • Tratamiento personalizado eficaz ‚Äď

Es el área de investigación más candente, donde los datos de los pacientes se combinan con análisis predictivos que ayudan a proporcionar medicamentos personalizados y tratamientos eficaces a los pacientes. El ámbito regido por los médicos necesita ayuda de conjuntos de diagnósticos más limitados. Con el fin de impulsar cambios en las decisiones de tratamiento y optimizar la selección de opciones de tratamiento. En un futuro próximo, es probable que veamos un mayor uso de aplicaciones móviles, biosensores con mediciones de salud ilimitadas y monitoreo minucioso de problemas de salud. Se espera que esto reduzca los costos de atención médica y que los pacientes cumplan estrictamente con las recetas, y también optimizará automáticamente la salud de las personas.

Fuente de la imagen:wysscenter.ch

Los chatbots basados ‚Äč‚Äčen IA pueden identificar patrones en los s√≠ntomas del paciente mediante la capacidad de reconocimiento de voz. Luego, seg√ļn se informa, puede comparar los s√≠ntomas de los casos almacenados en su base de datos. En la retroalimentaci√≥n, analiza los problemas con el usuario y brinda sugerencias y cursos de acci√≥n adecuados. Basado en las respuestas del paciente que Chatbot pregunta sobre el historial m√©dico, los s√≠ntomas y las circunstancias del paciente, etc. Adem√°s, con el diagn√≥stico, Chatbots tambi√©n integra los datos del paciente con dispositivos port√°tiles para monitorear el nivel de colesterol y la frecuencia card√≠aca, etc.

Fuente de la imagen: apifriends.com
  • Calidad de datos de im√°genes cerebrales mejorada en resonancia magn√©tica:

Las imágenes cerebrales o neuroimagen se realizan para evaluar los trastornos cerebrales y garantizar el funcionamiento adecuado. Las imágenes cerebrales ayudan a diagnosticar enfermedades cerebrales y también a mejorar la investigación relacionada con el cerebro humano. Aunque estas son sólo algunas de las muchas grandes ventajas de las imágenes cerebrales, la resonancia magnética (MRI) enfrenta enormes problemas durante el proceso. La reducción en la calidad de los datos surge cuando el paciente mueve la cabeza durante la resonancia magnética, lo que dificulta el análisis del cerebro y da como resultado un diagnóstico erróneo. Con asistencia de ML y software como FIRMM, que ayuda a monitorear datos relacionados con el cerebro en tiempo real y proporciona métricas sobre la calidad de los datos. Desarrollado bajo el sistema operativo Linux y funciona principalmente solo en plataformas Ubuntu y CentOS.

Fuente de la imagen: tvc.utah.edu

Cuando se trata de robots quir√ļrgicos, el robot da Vinci se ha robado el juego. Permite a los cirujanos empu√Īar extremidades rob√≥ticas para realizar cirug√≠as con gran detalle y en espacios reducidos sin temblar. Aunque no todas las cirug√≠as rob√≥ticas tienen ML infundido, ayuda a identificar la distancia entre las extremidades del robot y el cuerpo operado. Adem√°s, se ocupa del movimiento constante y el movimiento de las extremidades rob√≥ticas cuando reciben instrucciones de los controladores humanos.

Fuente de la imagen: techemergence.com

Para tratar varias enfermedades raras, el aprendizaje automático se combina con un software de reconocimiento facial que ayuda en el diagnóstico clínico. A través de este software de reconocimiento facial o software de aprendizaje profundo, las fotografías del paciente se analizan con el análisis facial detrás. Y el aprendizaje profundo permite detectar fenotipos que se correlacionan con enfermedades genéticas raras.

Fuente de la imagen: quora.com

Hemos explorado varias de estas aplicaciones pioneras, aunque la lista de innovaciones ciertamente es interminable. Teníamos la intención de ofrecer un grupo sucinto de dinamismo actual basado en AI Machine Learning.

Pensamientos finales

El enfoque reactivo de la atenci√≥n sanitaria se ha adaptado hoy al enfoque predictivo. Con estas tecnolog√≠as inteligentes, creemos que hay un n√ļmero ilimitado de oportunidades virtuales disponibles. Con una gran cantidad de innovaciones en muchas organizaciones de atenci√≥n m√©dica en todo el pa√≠s, el aprendizaje autom√°tico realmente parece un salvador que fortalece los sistemas de atenci√≥n m√©dica.