医療における機械学習

現在、機械学習（人工知能科学全体の一部）は、医療を含む私たちの生活の多くの分野で最大の役割の1つを果たしています 。これには、新しい医療処置の開発、患者データの処理、疾患の治療結果の予測など、さまざまな健康関連の側面が含まれます。

ただし、手術やその他の治療の結果を予測する場合、少なくとも人間の医師や他の医師から収集されたデータを使用して結果を予測するという点では、機械学習法の有効性はやや知られています。

病気の結果の予測

現在、 2015年7月12日のJournal of the American Medical Association （JAMA）の研究で、ロチェスター大学メディカルセンターとイリノイ大学の研究者は、機械学習によって人間の医師が病気の結果。

Paul Nierenberg教授が率いる研究者は、患者の医療記録の情報をコンピューターの情報と照合することにより、患者データを含むデータのコレクションを使用して、手術やその他の医療処置における疾患および合併症の結果を予測するアルゴリズムを開発しました結果の可能性を計算するプログラム。

手術結果の予測

その後、この情報を手術前の分析に使用して、特定の手順の結果を予測することができます。

「現在の診断および外科手術の手順は、手順全体と患者の病歴のコンピュータ化されたシミュレーションの組み合わせです」と、ロチェスター大学の医療情報センターの研究の主任でありディレクターのブライアン・ミーチ博士は説明する医療センター。 「残念なことに、コンピューターモデルは、外科的処置の比較的小さな割合（多くの場合1％未満）でのみリスクと利益の分析をシミュレートします。

この研究の分析方法は、受診者の病状に対する処置の潜在的な影響以上の意味を持っていました。すべての年齢の人々の外科的処置における有害事象のリスクを比較することにより、診断の前に、したがって異なる年齢範囲でより多くの処置が行われ、有害な結果のリスクが低くなると仮定されました。

新しい研究では、米国で40年の期間にわたって6,000を超える操作からのデータを分析しました。これは、そのようなデータが利用可能な2番目に大きな人口です。

新しい薬の開発

予備（初期）創薬における機械学習の使用には、薬物化合物の初期スクリーニングから生物学的要因に基づいた予測成功率まで、さまざまな用途の可能性があります。

これは、薬の有効性と安全性を予測するのに役立つ可能性があり（これは、新しい薬の開発の主な目標の1つです）、新しい薬に発展する可能性のある新しい成分に関する情報を提供します。

現在のアプローチは、各化合物が特定の十分に研究されたターゲットを持っているという前提に基づいているため、新しい薬物の開発に対するこの新しいアプローチは重要です。また、「最良の」化合物が臨床試験に到達した最初の化合物であるという仮定がありました。

つまり、これらの化合物は用量を増やすとより有害になる可能性があるため、これらの化合物を確実に研究することはできませんが、害を及ぼさないか、わずかな効果しか持たないか、高用量で有害であることが証明される多くの化合物は、FDAの承認を得ることができます。

データマイニング

データマイニングは、公衆衛生の研究においてますます重要な分野です 。検索での機械学習などのさまざまなタスクを実行することにより、データマイニングはさまざまな形式をとります：データに基づいてモデルを適用してデータセットから意味を抽出し、データセットから関連変数を抽出してから、モデルを評価するこれらの変数について。

データマイニングは、基本的なデータ分析からデータマイニングおよびデータ解釈に至る非常に複雑で学際的な分野です。