Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI) in de gezondheidszorg bieden de mogelijkheid om gezondheidsresultaten te voorspellen en behandelplannen te optimaliseren met behulp van klinische gegevens. Ze worden steeds belangrijker bij het revolutioneren van de analyse van klinische gegevens en het transformeren van de patiëntenzorg. De belangrijkste toepassingen zijn onder meer:
- Verbetering van patiëntenzorg en medisch onderzoek: ML kan gezondheidsresultaten voorspellen en de ontdekking van geneesmiddelen versnellen.
- CMS-datasets gebruiken: AI en ML halen waardevolle inzichten uit CMS-datasets voor onderzoek in de gezondheidszorg.
- Toegang tot neuroimaging-gegevens: AI verbetert de diagnose en behandeling door de gedetailleerde analyse van neuroimaging-gegevens.
- Biomedische data-analyse: ML versnelt de evaluatie van complexe biomedische datasets voor doorbraken in genomics en medicijnontwikkeling.
- Analyse van hoogwaardige gezondheidsgegevens: AI en NLP verwerken op efficiënte wijze ongestructureerde gegevens in klinische teksten, ter ondersteuning van de diagnostiek.
- Verbetering van de detectie van laesies: ML verbetert de nauwkeurigheid en efficiëntie van de detectie van laesies en helpt zo bij de vroege diagnose van kanker.
- Diagnose en behandeling van longziekten: ML maakt opsporing van longziekten in een vroeg stadium mogelijk en helpt bij het volgen van ziekteprogressie.
AI en ML hebben uitgebreide, baanbrekende toepassingen in de analyse van klinische gegevens, het hervormen van patiëntenzorg, medisch onderzoek en diagnoseprocessen. Ze blijven nieuwe mogelijkheden in de gezondheidszorg ontsluiten en beloven een toekomst van verbeterde patiëntresultaten en efficiëntie.
Lees hier het volledige artikel:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
