یکی از گرایش‌های بین رشته‌ای که در سال‌های اخیر نیز در محافل آکادمیک مورد توجه فراوانی قرار گرفته است، یادگیری ماشین است. این رشته بسیار جذاب که توانسته است با محاسبات نوین و بسیار دقیق جایی در بین سایر علوم برای خود ایجاد کند، تحول شگرفی در علوم مختلف ایجاد کرده است. مهندسی مکانیک، عمران، کشاورزی و مهندسی پزشکی تنها برخی از حوزه‌هایی هستند که امروزه با بهره‌گیری از یادگیری ماشین، مسائل را به شیوه‌ای متفاوت از روش‌های سنتی حل می‌کنند. راه‌حل‌های ارائه شده با ماشین لرنینگ، بسیار دقیق، سریع و البته کاربردی هستند. در این مطلب قصد داریم به طور ویژه به معرفی کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی بپردازیم. پس با مطالعه ادامه این مطلب همراه ما باشید.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین (Machine learning) را باید نوعی هوش مصنوعی (Artificial intelligence) دانست که به نرم‌افزارها این اجازه را می‌دهد که با انجام محاسبات دقیق‌تر، نتایج قابل اطمینان‌تری را نیز ارائه دهند. ماشین لرنینگ با استفاده از آزمودن مداوم بسیاری از راه‌حل‌ها در مقابل داده‌های موجود، مدل یا برنامه‌ای کاربردی را ایجاد می‌کند که دارای بهترین راه‌حل برای حل یک مسأله است.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های ثبت شده به عنوان ورودی استفاده می‌کنند تا بتوانند مقادیر خروجی جدید را پیش‌بینی نمایند. بدین منظور الگوریتم‌های یادگیری ماشین مدلی را بر اساس داده‌های نمونه (داده‌های آموزش) ایجاد می‌کنند. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار گسترده است. چند سالی است که یادگیری ماشین در پزشکی نیز مورد توجه متخصصان این حوزه قرار گرفته است. در ادامه درباره کاربرد ماشین لرنینگ در علم پزشکی توضیحات بیشتری آورده شده است.
بیشتر بخوانید: رشته دیجیتال مارکتینگ
کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی
اما از یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پزشکی نیز استفاده می‌شود. یادگیری ماشین در علم پزشکی در رابطه با توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های جدیدی است که می‌توانند داده‌های پزشکی را تحلیل کنند تا از این طریق تشخیص‌های کلینیکی نیز بهبود یابند. امروزه کاربردهای یادگیری ماشین در پزشکی در حوزه‌های زیر است:
– قلب و عروق
– سرطان (سرطان روده بزرگ و سینه)
– زنان و زایمان
– ارتوپدی (آرتروسکوپی، تعویض مفصل ران)
– نورولوژی
– بهداشت عمومی
مراحل لازم برای انتخاب مدل یادگیری ماشین در پزشکی
در صورت عدم اتخاذ یک راهبرد اصولی، فرآیند انتخاب مدل مناسبی از یادگیری ماشین برای حل مسأله می‌تواند بسیار وقت‌گیر باشد. به همین جهت و در ادامه می‌توانید مراحل زیر را برای انتخاب یک مدل مناسب درنظر بگیرید:
1. مسأله را با داده‌هایی که قرار است به عنوان ورودی مدل در نظر گرفته شوند، بسنجید. بدین منظور می‌توانید از کارشناسانی که درک عمیقی از مسأله مورد نظر دارند کمک بگیرید.
2. داده‌ها را جمع‌آوری، فرمت‌دهی و در صورت لزوم برچسب‌گذاری کنید.
3. الگوریتم مناسب را انتخاب کنید و با مشاهده نتایج، نحوه کارایی آنها را امتحان کنید.
4. به بهترکردن نتایج ادامه دهید تا بتوانید نتایج را به سطحی از دقت قابل قبول برسانید.
کلام آخر
در این مقاله ضمن معرفی یادگیری ماشین به عنوان روشی نوین و متمایز برای حل مسائل مختلف، کاربردهای یادگیری ماشین در پزشکی را نیز بیان نمودیم. همچنین به منظور ایجاد مدلی مناسب در کمترین زمان، به مراحل ضروری برای انتخاب مدل نیز اشاره کردیم. کلام آخر اینکه رشته یادگیری ماشین حوزه‌ای پرطرفدار و بسیار کاربردی است که بدون شک می‌تواند در آینده‌ی بسیاری از علوم نیز تأثیرگذار باشد.
لینک منبع: searchenterpriseai.techtarget.com
