6. Cấu trúc trình bày nội dung luận văn
4.2.2. Ứng dụng học máy trong lĩnh vực chăm sĩc sức khỏe
Các ứng dụng của học máy ngày càng trở nên phổ biến trong lĩnh vực chăm sĩc sức khỏe. Theo dự đốn, các ứng dụng dựa trên học máy được nhúng với dữ liệu bệnh nhân theo thời gian thực sẽ luơn cĩ sẵn từ các hệ thống chăm sĩc sức khỏe khác nhau ở nhiều quốc gia, do đĩ làm tăng hiệu quả của các lựa chọn điều trị mới. Dưới đây là một số ứng dụng hàng đầu của học máy trong lĩnh vực chăm sĩc sức khỏe [47]:
+ Xác định và chẩn đốn bệnh: Một trong những ứng dụng ML chính trong lĩnh vực chăm sĩc sức khỏe là xác định và chẩn đốn bệnh, nhất là các bệnh được coi là khĩ chẩn đốn;
+ Khám phá và sản xuất thuốc: Một trong những ứng dụng lâm sàng đầu tiên của học máy nằm trong quy trình khám phá thuốc ở giai đoạn đầu. Hiện tại, các kỹ thuật học máy theo kiểu học khơng giám sát cĩ thể xác định các mẫu trong dữ liệu mà khơng cung cấp bất kỳ dự đốn nào. Dự án Hanover do Microsoft phát triển đang sử dụng các cơng nghệ dựa trên ML để điều trị ung thư và cá thể hĩa việc kết hợp thuốc cho bệnh ung thư máu dịng tủy cấp;
+ Chẩn đốn hình ảnh: Học máy và học sâu đĩng vai trị quan trọng trong chẩn đốn hình ảnh. Sáng kiến InnerEye do Microsoft phát triển cĩ thể hoạt động dựa trên các cơng cụ chẩn đốn hình ảnh;
+ Y học cá thể: Các phương pháp điều trị cá thể khơng chỉ hiệu quả hơn nhờ sự kết hợp sức khỏe cá nhân với các phân tích dự đốn mà cịn để nghiên cứu thêm và đánh giá bệnh tốt hơn. Đặc biệt là các thiết bị đeo tích hợp các cảm biến sinh học cĩ khả năng đo lường sức khỏe sẽ gĩp phần thu thập được nhiều dữ liệu hơn;
+ Sửa đổi hành vi dựa trên học máy, hồ sơ sức khỏe thơng minh, thử nghiệm nghiên cứu lâm sàng, thu thập dữ liệu đám đơng hay dự đốn bùng phát dịch bệnh, ...