全文共1785字，預計學習時長3分鐘
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圖片來源：pexels.com/@pixabay
醫療行業正生成著大量數據。如今，傳感器生成數據等新式數據收集方法為醫療行業贏得了領先地位。
利用這些數據，可以用更低的成本提供更優質的醫療服務，並提高病人的滿意度——只要有機器學習(ML)技術。
機器學習已經可以用於醫療行業多種場景之中。通過有效地應用機器學習，專業醫學團隊能夠更好地作出決策，認定趨勢，找準創新，提高研究和臨床試驗效率，這些都得益於醫療領域所提供的海量數據。這些數據可以用於分析、預測、診斷和治療。
醫療領域的機器學習
在數字時代，機器學習和人工智能的進步正深刻改變著醫療行業。在此之前，對專業醫學團隊而言，為精準預測和有效治療而收集分析大量數據是一件充滿挑戰和困難的事。但如今，機器學習通過實時數據讓用戶分析並交付結果。如今，機器學習應用於醫療領域，為病人提供優質護理，並得出了精準的、更好的結果。
現在，在醫療領域應用機器學習已相對容易的多，這是因為Hadoop等大數據技術已經足夠成熟，可以廣泛應用。
事實上，根據Ventana研究調查，54%的醫療機構正在使用或考慮使用Hadoop，將其作為大數據處理工具，從中獲取醫療相關的重要見解。在Hadoop現有用戶中，94%的用戶可以對海量數據進行分析，放以前，他們認為這是不可能實現的。
這種基於機器學習的新技術將為醫生提供生命統計和實時數據，還會對患者疾病、實驗室檢測結果、血壓、家族病史和臨床試驗等數據進行高級分析。
下面來看一看在醫療領域，機器學習的應用將如何改變醫療行業的未來。
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醫療行業正生成著大量數據。如今，傳感器生成數據等新式數據收集方法為醫療行業贏得了領先地位。
利用這些數據，可以用更低的成本提供更優質的醫療服務，並提高病人的滿意度——只要有機器學習(ML)技術。
機器學習已經可以用於醫療行業多種場景之中。通過有效地應用機器學習，專業醫學團隊能夠更好地作出決策，認定趨勢，找準創新，提高研究和臨床試驗效率，這些都得益於醫療領域所提供的海量數據。這些數據可以用於分析、預測、診斷和治療。
醫療領域的機器學習
在數字時代，機器學習和人工智能的進步正深刻改變著醫療行業。在此之前，對專業醫學團隊而言，為精準預測和有效治療而收集分析大量數據是一件充滿挑戰和困難的事。但如今，機器學習通過實時數據讓用戶分析並交付結果。如今，機器學習應用於醫療領域，為病人提供優質護理，並得出了精準的、更好的結果。
現在，在醫療領域應用機器學習已相對容易的多，這是因為Hadoop等大數據技術已經足夠成熟，可以廣泛應用。
事實上，根據Ventana研究調查，54%的醫療機構正在使用或考慮使用Hadoop，將其作為大數據處理工具，從中獲取醫療相關的重要見解。在Hadoop現有用戶中，94%的用戶可以對海量數據進行分析，放以前，他們認為這是不可能實現的。
這種基於機器學習的新技術將為醫生提供生命統計和實時數據，還會對患者疾病、實驗室檢測結果、血壓、家族病史和臨床試驗等數據進行高級分析。
下面來看一看在醫療領域，機器學習的應用將如何改變醫療行業的未來。
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識別疾病並診斷
機器學習在醫療領域的主要應用之一是識別和診斷疑難雜症。它可以識別診斷所有疾病，包括在最初階段難以診斷的癌症。
IBM公司的Watson Genomics是個很好的例子，它說明將認知計算與基於基因組的腫瘤測序相結合可以幫助快速診斷。
現代技術致力於改善健康環境，並通過早期干預來預防疾病，而不是在診斷後進行治療。醫生利用人口統計、醫療狀況、生活規律等基礎信息來計算患病概率。
在計算設備上運行的機器學習可以處理大量變量，從而提高醫療數據的準確性。
近期研究顯示，研究者通過處理約200個變量，使用完整的醫療記錄，從而作出準確度更高的診斷。
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醫療行業正生成著大量數據。如今，傳感器生成數據等新式數據收集方法為醫療行業贏得了領先地位。
利用這些數據，可以用更低的成本提供更優質的醫療服務，並提高病人的滿意度——只要有機器學習(ML)技術。
機器學習已經可以用於醫療行業多種場景之中。通過有效地應用機器學習，專業醫學團隊能夠更好地作出決策，認定趨勢，找準創新，提高研究和臨床試驗效率，這些都得益於醫療領域所提供的海量數據。這些數據可以用於分析、預測、診斷和治療。
醫療領域的機器學習
在數字時代，機器學習和人工智能的進步正深刻改變著醫療行業。在此之前，對專業醫學團隊而言，為精準預測和有效治療而收集分析大量數據是一件充滿挑戰和困難的事。但如今，機器學習通過實時數據讓用戶分析並交付結果。如今，機器學習應用於醫療領域，為病人提供優質護理，並得出了精準的、更好的結果。
現在，在醫療領域應用機器學習已相對容易的多，這是因為Hadoop等大數據技術已經足夠成熟，可以廣泛應用。
事實上，根據Ventana研究調查，54%的醫療機構正在使用或考慮使用Hadoop，將其作為大數據處理工具，從中獲取醫療相關的重要見解。在Hadoop現有用戶中，94%的用戶可以對海量數據進行分析，放以前，他們認為這是不可能實現的。
這種基於機器學習的新技術將為醫生提供生命統計和實時數據，還會對患者疾病、實驗室檢測結果、血壓、家族病史和臨床試驗等數據進行高級分析。
下面來看一看在醫療領域，機器學習的應用將如何改變醫療行業的未來。
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識別疾病並診斷
機器學習在醫療領域的主要應用之一是識別和診斷疑難雜症。它可以識別診斷所有疾病，包括在最初階段難以診斷的癌症。
IBM公司的Watson Genomics是個很好的例子，它說明將認知計算與基於基因組的腫瘤測序相結合可以幫助快速診斷。
現代技術致力於改善健康環境，並通過早期干預來預防疾病，而不是在診斷後進行治療。醫生利用人口統計、醫療狀況、生活規律等基礎信息來計算患病概率。
在計算設備上運行的機器學習可以處理大量變量，從而提高醫療數據的準確性。
近期研究顯示，研究者通過處理約200個變量，使用完整的醫療記錄，從而作出準確度更高的診斷。
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新藥研發
機器學習主要臨床應用於新藥研發的早期過程。其他應用還包括技術研發，如新一代測序和精準醫療技術。新藥的研究和開發價格高昂且需要耗費大量時間。據報告稱，新藥開發需要十幾年時間才能進入市場的，且需要花費約26億美元。
微軟開發了漢諾威計劃，利用基於機器學習的技術，進行多項創新。包括開發基於人工智能的癌症治療技術、以及個性化定製治療急性髓系白血病(AML)的藥物。
電子健康檔案
維持檔案更新是一個非常單調乏味的過程，電子健康檔案技術在醫療領域發揮作用的同時，數據可用性和可訪問性使其成為保持電子健康記錄的方式。機器學習的主要作用在於簡化過程，從而節省時間、精力和金錢。基於機器學習的EHR模型轉移方法有助於在不同的EHR系統中應用預測模型。這些模型可以使用來自EHR的數據集進行訓練，並可以用於預測另一個系統的結果。
數據表現為多種形式—包括結構化的和非結構化的，如：圖像、文本、醫學成像等等。數據存儲不是主要問題，但是因為數據格式不一致，所以對數據進行分析和預測的難度很大。
圖像處理、光學字符識別和自然語言處理等機器學習技術可以將各種來源和多個系統的數據轉換成結構化數據和適當格式的數據。
以上是機器學習能夠幫到醫療行業的地方。機器學習在醫療領域和醫學領域的應用可以更上一層樓，並徹底改變醫療領域的運作。
事實上，現在有很多手機應用軟件開發公司都在利用機器學習進行軟件開發。無論公司是在開發醫療健康應用軟件或是照片視頻應用軟件，還是其他類型的應用軟件，機器學習都能徹底改變它們，讓它們表現更加強勁。
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醫療行業正生成著大量數據。如今，傳感器生成數據等新式數據收集方法為醫療行業贏得了領先地位。
利用這些數據，可以用更低的成本提供更優質的醫療服務，並提高病人的滿意度——只要有機器學習(ML)技術。
機器學習已經可以用於醫療行業多種場景之中。通過有效地應用機器學習，專業醫學團隊能夠更好地作出決策，認定趨勢，找準創新，提高研究和臨床試驗效率，這些都得益於醫療領域所提供的海量數據。這些數據可以用於分析、預測、診斷和治療。
醫療領域的機器學習
在數字時代，機器學習和人工智能的進步正深刻改變著醫療行業。在此之前，對專業醫學團隊而言，為精準預測和有效治療而收集分析大量數據是一件充滿挑戰和困難的事。但如今，機器學習通過實時數據讓用戶分析並交付結果。如今，機器學習應用於醫療領域，為病人提供優質護理，並得出了精準的、更好的結果。
現在，在醫療領域應用機器學習已相對容易的多，這是因為Hadoop等大數據技術已經足夠成熟，可以廣泛應用。
事實上，根據Ventana研究調查，54%的醫療機構正在使用或考慮使用Hadoop，將其作為大數據處理工具，從中獲取醫療相關的重要見解。在Hadoop現有用戶中，94%的用戶可以對海量數據進行分析，放以前，他們認為這是不可能實現的。
這種基於機器學習的新技術將為醫生提供生命統計和實時數據，還會對患者疾病、實驗室檢測結果、血壓、家族病史和臨床試驗等數據進行高級分析。
下面來看一看在醫療領域，機器學習的應用將如何改變醫療行業的未來。
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識別疾病並診斷
機器學習在醫療領域的主要應用之一是識別和診斷疑難雜症。它可以識別診斷所有疾病，包括在最初階段難以診斷的癌症。
IBM公司的Watson Genomics是個很好的例子，它說明將認知計算與基於基因組的腫瘤測序相結合可以幫助快速診斷。
現代技術致力於改善健康環境，並通過早期干預來預防疾病，而不是在診斷後進行治療。醫生利用人口統計、醫療狀況、生活規律等基礎信息來計算患病概率。
在計算設備上運行的機器學習可以處理大量變量，從而提高醫療數據的準確性。
近期研究顯示，研究者通過處理約200個變量，使用完整的醫療記錄，從而作出準確度更高的診斷。
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新藥研發
機器學習主要臨床應用於新藥研發的早期過程。其他應用還包括技術研發，如新一代測序和精準醫療技術。新藥的研究和開發價格高昂且需要耗費大量時間。據報告稱，新藥開發需要十幾年時間才能進入市場的，且需要花費約26億美元。
微軟開發了漢諾威計劃，利用基於機器學習的技術，進行多項創新。包括開發基於人工智能的癌症治療技術、以及個性化定製治療急性髓系白血病(AML)的藥物。
電子健康檔案
維持檔案更新是一個非常單調乏味的過程，電子健康檔案技術在醫療領域發揮作用的同時，數據可用性和可訪問性使其成為保持電子健康記錄的方式。機器學習的主要作用在於簡化過程，從而節省時間、精力和金錢。基於機器學習的EHR模型轉移方法有助於在不同的EHR系統中應用預測模型。這些模型可以使用來自EHR的數據集進行訓練，並可以用於預測另一個系統的結果。
數據表現為多種形式—包括結構化的和非結構化的，如：圖像、文本、醫學成像等等。數據存儲不是主要問題，但是因為數據格式不一致，所以對數據進行分析和預測的難度很大。
圖像處理、光學字符識別和自然語言處理等機器學習技術可以將各種來源和多個系統的數據轉換成結構化數據和適當格式的數據。
以上是機器學習能夠幫到醫療行業的地方。機器學習在醫療領域和醫學領域的應用可以更上一層樓，並徹底改變醫療領域的運作。
事實上，現在有很多手機應用軟件開發公司都在利用機器學習進行軟件開發。無論公司是在開發醫療健康應用軟件或是照片視頻應用軟件，還是其他類型的應用軟件，機器學習都能徹底改變它們，讓它們表現更加強勁。
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編譯組：陳亮、殷睿宣
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https://dzone.com/articles/how-healthcare-apps-are-harnessing-machine-learnin
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