医疗保健行业的机器学习

医疗保健行业最大的技术突破是机器学习的实施。这些技术为以智能手机为中心的一代实现了医疗保健数字化。

该技术旨在构建无需人工干预即可运行的自主智能设备。机器学习基于一组支持人工智能过程的算法。反过来，后者使机器能够独立运行。

医疗保健行业的机器学习用例：

在人工智能技术的支持下，机器学习已经在移动医疗中得到应用。机器学习模仿人脑的功能。而如今使用神经网络来检测人类无法看到的变化。以下是一些示例：

药物发现。机器学习的首批成功实施之一是精准医学。这是一种新的测序方法，可确保药物对患者产生疗效。

个性化治疗。就像每个人对食物的反应不同一样，它对治疗和药物的反应也不同。对一些人来说，治疗可能是有效的，而对另一些人来说，它可能毫无用处甚至危险。机器学习将有助于根据患者的病史生成个性化治疗。实时数据监控将根据异常情况调整治疗。

调整行为。通过机器学习，可以完成日常活动。从长远来看，支持应用程序会提醒可能对健康有害的活动。

改进健康记录。机器学习的基本和最优先结果是保留健康记录。该技术通过OCR识别技术对数据进行分类。

行为监测。实施机器学习技术的最新实践之一是对患者的行为监测。它揭示了对健康身心很重要的生活方式和行为变化。这些解决方案是具有支持移动应用程序的可穿戴设备。

机器学习和人工智能将使该行业向新一代医疗保健的未来迈进一大步，并且可以逐步应对安全性、数据存储、准确性等挑战。作为开发人员，需要考虑创建一个改变工作和生活的医疗保健应用程序以满足行业需求。

与医疗保健标准相匹配的应用程序。保持标准以维护隐私和功能并成为值得信赖的产品。

规划设计。直观的交互设计是推动健康应用价值的主要因素。

与其他平台的集成。与现有软件集成的能力是获得应用程序认可的主要因素。

移动健康具有巨大的发展潜力，凭借先进的技能和知识，将成为全球医疗保健市场的一部分。