یادگیری ماشینی این پتانسیل را دارد که با اتکای به داده‌ها، پزشکان و کارمندان بیمارستان‌ها را برای تصمیم‌گیری بهتر پشتیبانی کند و راه را برای افزایش درآمد هموار کند. یادگیری ماشینی، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که برای شناسایی الگوها طراحی‌شده است و از الگوریتم‌ها و داده‌ها برای ارائه پیش‌زمینه‌ی بیمار به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌کند.

مثال‌هایی از به‌کارگیری هوش مصنوعی در مراقبت ‌های بهداشتی و پزشکی

هوش مصنوعی می‌تواند با تقویت پیشگیری پزشکی و کشف داروهای جدید مراقبت‌های بهداشتی را بهبود ببخشد. توانایی واتسون IBM برای مشخص کردن روش‌های درمانی برای بیماران مبتلا به سرطان و برنامه بهداشت و درمان ابر گوگل که وظیفه‌‎ی جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها را برای سازمان‌های بهداشتی آسان‌تر می‌کند نمونه‌هایی از این استفاده هستند.
بیزینس اینسایدر گزارش کرده است که محققان مرکز جامع سرطان لینبرگر در دانشگاه کارولینای شمالی از محصول ژنومی IBM واتسون برای شناسایی درمان‌های خاص برای بیش از ۱۰۰۰ بیمار استفاده کرده‌اند. این محصول بر روی حجم عظیمی از داده‌ها تجزیه‌وتحلیل انجام داد تا بهترین گزینه‌های درمانی را برای مبتلایان به تومور که دارای ناهنجاری‌های ژنتیکی هستند تعیین کند.

رابط برنامه‌نویسی برنامه درمانی ابر گوگل شامل سامانه تصمیم‌یار بالینی و سایر راه‌حل‌های هوش مصنوعی است که به پزشکان کمک می‌کند تا تصمیمات بالینی آگاهانه‌تری در مورد بیماران بگیرند. هوش مصنوعی ِ استفاده‌شده در ابر گوگلاطلاعات مربوط به سوابق الکترونیکی سلامت کاربران را از طریق یادگیری ماشینی به دست می‌آورد تا پیش‌زمینه‌ها و آگاهی بیشتری را برای ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کند. این کار باعث می‌شود آن‌ها بتوانند تصمیمات بالینی بهتری بگیرند.
همچنین گوگل با دانشگاه‌های کالیفرنیا، استنفورد و شیکاگو برای تولید یک سیستم هوش مصنوعی کار می‌کند. این سیستم قرار است نتایج ویزیت‌های بیمارستان را پیش‌بینی کند. این موضوع به‌عنوان روشی برای جلوگیری از بستری مجدد و همچنین کاهش مدت‌زمان بستری بیماران در بیمارستان‌ها عمل می‌کند.

 

همچنین بخوانید:

تله مدیسین، امتداد انقلاب در فن آوری ارتباطات

بیگ دیتا و یادگیری ماشین راهی برای یافتن الگوی توسعه بیماری‌های مسری

شکاف بین ایده و عمل در سلامت دیجیتال