स्वास्थ्य सेवा में मशीन लर्निंग (एमएल) और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) नैदानिक डेटा का उपयोग करके स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी करने और उपचार योजनाओं को अनुकूलित करने की शक्ति प्रदान करते हैं। वे नैदानिक डेटा विश्लेषण में क्रांति लाने और रोगी देखभाल में बदलाव लाने में तेजी से महत्वपूर्ण हो रहे हैं। प्रमुख अनुप्रयोगों में शामिल हैं:
- रोगी देखभाल और चिकित्सा अनुसंधान को बढ़ाना: एमएल स्वास्थ्य परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है और दवा की खोज में तेजी ला सकता है।
- सीएमएस डेटासेट का उपयोग: एआई और एमएल स्वास्थ्य देखभाल अनुसंधान के लिए सीएमएस डेटासेट से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालते हैं।
- न्यूरोइमेजिंग डेटा तक पहुंच: एआई न्यूरोइमेजिंग डेटा के विस्तृत विश्लेषण के माध्यम से निदान और उपचार में सुधार करता है।
- बायोमेडिकल डेटा विश्लेषण: एमएल जीनोमिक्स और दवा विकास में सफलताओं के लिए जटिल बायोमेडिकल डेटासेट के मूल्यांकन में तेजी लाता है।
- उच्च-मूल्य वाले स्वास्थ्य डेटा का विश्लेषण: एआई और एनएलपी नैदानिक ग्रंथों में पाए जाने वाले असंरचित डेटा को कुशलतापूर्वक संसाधित करते हैं, निदान में सहायता करते हैं।
- घाव का पता लगाने में सुधार: एमएल घाव का पता लगाने की सटीकता और दक्षता को बढ़ाता है, इस प्रकार प्रारंभिक कैंसर निदान में सहायता करता है।
- फेफड़ों के रोगों का निदान और उपचार: एमएल फेफड़ों के रोगों का प्रारंभिक चरण में पता लगाने में सक्षम बनाता है और रोग की प्रगति की निगरानी में सहायता करता है।
एआई और एमएल के पास क्लिनिकल डेटा विश्लेषण, रोगी देखभाल को नया आकार देने, चिकित्सा अनुसंधान और निदान प्रक्रियाओं में व्यापक, अभूतपूर्व अनुप्रयोग हैं। वे स्वास्थ्य देखभाल में नई संभावनाओं को उजागर करना जारी रखते हैं और बेहतर रोगी परिणामों और दक्षता के भविष्य का वादा करते हैं।
पूरा लेख यहाँ पढ़ें:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
