文章总结
机器学习(ML)可以为临床医生提供决策时的关键见解，并取代人工过程，如检查患者的实验室历史。然而，由于缺乏了解和数据基础设施，许多临床医生并没有获得这些ML的好处。为了最大化ML可以为临床带来的许多优势，组织需要对团队成员进行关于ML的教育，然后投资支持ML功能的数据基础设施。一个透明的益处解释可以获得支持和理解ML增加而不是取代临床医生。随着理解的加深，领导者看到了数据集成基础设施的价值。一个健壮的数据平台允许组织从世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测多个来源聚合数据，确保ML算法基于全面的患者数据提供准确的洞察。
即使在这个数字时代，手工流程仍然限制着医疗保健提供者。记录临床遭遇，审查复杂的患者记录(例如，实验室和成像)，跟踪患者护理缺口，审查和补充药物需要大量的时间和精力。这些繁琐的流程为技术在减轻临床医生负担和改善患者护理方面发挥更大作用提供了机会。
为了进一步利用数据驱动技术改善医疗，卫生系统需要增加分析和机器学习(ML)的采用，然后利用这些功能为临床决策者提供最相关的信息。
医疗保健中的机器学习在决策方面提供有价值的见解
通过电子病历实现的医疗数字化为临床医生提供了比以往更多的信息。然而，这些信息可能很快就超出了临床医生的处理能力，特别是在他们治疗病人的短暂时间内。对于改善护理的技术，解决方案和工具需要使数据对临床医生有意义，对2022卡塔尔世界杯赛程表时间患者护理有影响。
电子病历增加了医疗机构对患者基本健康数据的访问，但它们仍未能使这些数据具有可操作性。组织可以通过使用高级分析和ML在护理点交付更有价值的信息来弥补这一差距。先进的ML算法可以检查过去5年的血压读数、BMI、胆固醇、种族、家族史和社会经济信息，而不是临床医生坐在病人旁边检查几个血压读数。
随着速度和精确度的提高，该算法可以向临床医生提供关键信息，如患者患中风、心肌梗死或肾脏疾病的风险。该算法还可以根据最新的相关文献提出可能的治疗方案。
机器学习可以处理大量超出人类能力范围的患者数据，然后可靠地将分析转化为医疗见解，帮助临床医生计划和提供医疗服务。临床医生可以使用这些数据驱动的洞察力——基于患者的数据和其他有类似情况的患者的数据——来了解诊断和治疗方案，获得更好的结果，并降低护理成本。
了解机器学习在医疗保健领域的广泛应用是至关重要的
在ML中建立信任需要过程的透明度。临床医生习惯于从临床试验的角度审查医学科学，由专家设计和实施。一旦完成，试验将进行同行评审，并发布有关过程、数据和结果的信息。这个透明的过程有利于审查、评估和解释。
ML在医学上的广泛应用可能需要类似的过程。主题专家将在帮助构建和评估算法方面发挥不可或缺的作用。算法还需要透明度，解释建议背后的原因，以及建议如何改善临床结果。
当提供者理解ML如何支持基于数据的决策时，他们将把该功能视为增强患者护理的现实工具。分析组织还可以使用真实的场景来赢得团队成员ML的支持。
例如，放射学一直走在临床实践中采用ML的前列。ML将取代放射科医生，而不是预言，它现在被视为一种可以增强工作流程、效率和诊断能力的工具。科技公司包括美国放射学学院和美国食品药品监督管理局正在与拥有大量数据集的大型学术机构合作。医学主题专家、数据科学家和管理机构之间的协作是未来ML采用的关键。随着专家开发、测试和验证算法在临床结果中的成功，并发布评估结果，放射科医生将把这些算法纳入他们的工作流程，以造福患者。
机器学习在医疗保健优化标准化流程
随着团队成员学会信任并采用ML，他们可以将数据科学能力应用到具有大型图像数据集的标准化流程中。某些涉及模式识别的医学领域，如放射学、皮肤学和病理学，已经看到了越来越多的ML发展。数据科学家可以训练ML模型看图像，识别异常，并增强临床医生的解释，有可能提高诊断准确性，并最终改善患者护理。
例如，一个高风险的皮肤癌患者来做例行的痣检查，检查痣的大小、形状和颜色是否发生变化，这可能是黑色素瘤。未来的皮肤科医生可以使用皮肤成像技术，它可以拍一张病人的皮肤照片，然后启动ML算法，该算法可以记录每颗痣的细节，将痣与过去的图像进行比较，并指导皮肤科医生找出可能需要额外评估的特定痣。
机器学习搜索数百万个数据集来显示关键信息
随着卫生系统获得更多的数据访问权，并投资于集成和互操作性基础设施，ML将有可能触及医学的所有方面。最准确的ML模型通常来自拥有大数据集和支持基础设施的组织，包括数据平台和ML技术(例如，世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测医疗保健。人工智能通过健世界杯葡萄牙vs加纳即时走地康催化剂)。这些工具对于聚合来自企业数据仓库、数据平台和第三方数据源的数据，然后为ML识别相关数据输入是必要的。这个过程可以实现相对的有效性和研究，从而产生独特的、准确的ML算世界杯厄瓜多尔vs塞内加尔波胆预测法。
医疗数据和精确算法的增加意味着ml生成的见解可以覆盖更多的医学领域。例如，治疗高血压患者的初级保健提供者(PCP)可以在临床访问期间查看ml生成的信息。这个过程可以从分析连接设备产生的家庭数据开始，包括血压读数、体重、健身数据、睡眠数据、服药依从性和营养数据。未来的可穿戴传感器可能有助于收集更多的数据。ML算法可以将这些数据与卫生系统的数据(如附加诊断、症状、实验室测试、成像和基因组数据)结合起来。通过实时整合所有可用的患者数据，ML将增强PCP更好地了解患者当前状态和未来健康风险的能力，并增强医疗决策，以改善患者的长期预后。
随着可获得的数据越来越多，这种增强护理的潜力存在于所有医学专业中。例如，肿瘤将在ML增强成像和病理诊断方面取得进展，ML对复杂遗传数据的分析将改善临床护理并为治疗提供信息。ML算法将像一个额外的专家咨询，汇集和通知肿瘤学家最新的临床试验结果，涵盖广泛的癌症范围，使更容易获得新的治疗方案，甚至帮助患者转到有前途的研究药物的临床试验。
机器学习驱动的工具可以筛选更多的数据，包括类似的病人、诊断和基因库，这是一个人无法处理的。因此，ML开放了数据资源，其中包括治疗方案和每种治疗的有效性、死亡率、副作用和成本的预测。通过这种方式，ML可以在幕后投入无限多的工作，向护理点提供实时、准确的信息。
将机器学习在医疗保健中的应用从理论转向临床实践
许多卫生系统已经在日常临床实践中利用ML，将医学推进到一个新的领域。虽然ML在增强提供者决策方面的好处似乎无穷无尽，但卫生系统首先需要了解ML在医疗保健中的作用，然后投资支持工具和基础设施。通过这个过程，ML在医疗保健领域变得越来越普遍。
分析患者的实时状态以及其他卫生系统中类似患者的实时状态，将使提供者能够做出最明智的决定，并更深入地了解每个患者的最佳行动方案。分析引擎和ML算法可以分析数以百万计的数据集，并在决策时向临床医生提供相关信息，使护理团队在数据上花的时间更少，在患者身上花的时间更多。
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