21世紀是數據驅動型決策的時代。據說產生更多數據的細分市場或行業增長速度會更快，而能夠利用這些數據作出重要決策的一方將會走在前面。

當涉及到產生大量數據的行業時，由于采用了數據收集的新方法，例如傳感器生成的數據，醫療保健就是其中之一。

機器學習如何幫助醫療行業？

機器學習允許構建模型來快速分析數據并交付結果，同時利用歷史數據和實時數據。通過機器學習，醫療服務提供商可以對患者的診斷和治療選擇做出更好的決策，從而導致醫療服務的整體改善。

以前，由于沒有可用的技術或工具，醫療保健專業人員收集和分析大量數據以進行有效的預測和治療是具有挑戰性的。現在，隨著機器學習的發展，Hadoop等大數據技術已經足夠成熟以適應大規模應用，這些工作相對來說就變得比較容易。實際上，54％的企業正在使用或將Hadoop作為大數據處理工具，以獲得有關醫療保健的重要見解。94％的Hadoop用戶對以前認為不可能的龐大數據進行分析。

機器學習算法也可以幫助提供關于患者疾病、實驗室檢查結果、血壓、家族史、臨床試驗數據等方面的重要統計數據、實時數據和高級分析。

如果這個數據可以用來預測某種疾病或發展疾病的風險呢？

由于醫療保健產生大量數據，所面臨的挑戰是收集這些數據并將其有效地用于分析、預測和治療。讓我們看看機器學習如何解決這個挑戰。

疾病預測

現代的醫療方法是通過早期干預來預防疾病，而不是在診斷后進行治療。傳統上，醫師或醫生使用風險計算器來評估疾病發展的可能性。這些計算器使用人口統計學、醫療條件、生活常規等基本信息來計算發展某種疾病的可能性。這種計算是使用基于方程的數學方法和工具完成的。這里面臨的挑戰是使用類似的基于等式的方法的低準確率。

例如，Framingham研究可以預測長期心血管疾病的準確性僅為56％。

但隨著近年來大數據、機器學習等技術的發展，疾病預測的結果可能會更加準確。醫生正在與統計學家和計算機科學家合作開發更好的工具來預測疾病。該領域的專家正在研究確定，開發和微調機器學習算法和模型的方法，以提供準確的預測。

為了開發一個強大而準確的機器學習模型，我們可以使用從研究數據、患者人口統計、醫療健康記錄和其他來源收集的數據。

傳統方法和疾病預測的機器學習方法之間的差異是要考慮的因變量的數量。在傳統方法中，只考慮很少的變量，如年齡、體重、身高、性別等（由于計算限制）。另一方面，在計算設備上處理的機器學習可以考慮大量的變量，這導致保健數據的更好的準確性。

根據最近的一項研究，研究人員獲得了更好的診斷準確性，通過考慮大約200個變量來使用整個醫療記錄。

藥物發現和電子健康記錄

除了疾病預測之外，還有更多的潛在領域，如藥物發現或電子健康記錄，機器學習可以改善醫療保健行業。我們看到，通過機器學習應用，醫療保健和醫藥領域可以進入新的領域，徹底改變醫療行業。

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