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医疗行业正生成着大量数据。如今，传感器生成数据等新式数据收集方法为医疗行业赢得了领先地位。

利用这些数据，可以用更低的成本提供更优质的医疗服务，并提高病人的满意度——只要有机器学习(ML)技术。

机器学习已经可以用于医疗行业多种场景之中。通过有效地应用机器学习，专业医学团队能够更好地作出决策，认定趋势，找准创新，提高研究和临床试验效率，这些都得益于医疗领域所提供的海量数据。这些数据可以用于分析、预测、诊断和治疗。

医疗领域的机器学习

在数字时代，机器学习和人工智能的进步正深刻改变着医疗行业。在此之前，对专业医学团队而言，为精准预测和有效治疗而收集分析大量数据是一件充满挑战和困难的事。但如今，机器学习通过实时数据让用户分析并交付结果。如今，机器学习应用于医疗领域，为病人提供优质护理，并得出了精准的、更好的结果。

现在，在医疗领域应用机器学习已相对容易的多，这是因为Hadoop等大数据技术已经足够成熟，可以广泛应用。

事实上，根据Ventana研究调查，54%的医疗机构正在使用或考虑使用Hadoop，将其作为大数据处理工具，从中获取医疗相关的重要见解。在Hadoop现有用户中，94%的用户可以对海量数据进行分析，放以前，他们认为这是不可能实现的。

这种基于机器学习的新技术将为医生提供生命统计和实时数据，还会对患者疾病、实验室检测结果、血压、家族病史和临床试验等数据进行高级分析。

下面来看一看在医疗领域，机器学习的应用将如何改变医疗行业的未来。

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识别疾病并诊断

机器学习在医疗领域的主要应用之一是识别和诊断疑难杂症。它可以识别诊断所有疾病，包括在最初阶段难以诊断的癌症。

IBM公司的Watson Genomics是个很好的例子，它说明将认知计算与基于基因组的肿瘤测序相结合可以帮助快速诊断。

现代技术致力于改善健康环境，并通过早期干预来预防疾病，而不是在诊断后进行治疗。医生利用人口统计、医疗状况、生活规律等基础信息来计算患病概率。

在计算设备上运行的机器学习可以处理大量变量，从而提高医疗数据的准确性。

近期研究显示，研究者通过处理约200个变量，使用完整的医疗记录，从而作出准确度更高的诊断。

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新药研发

机器学习主要临床应用于新药研发的早期过程。其他应用还包括技术研发，如新一代测序和精准医疗技术。新药的研究和开发价格高昂且需要耗费大量时间。据报告称，新药开发需要十几年时间才能进入市场的，且需要花费约26亿美元。

微软开发了汉诺威计划，利用基于机器学习的技术，进行多项创新。包括开发基于人工智能的癌症治疗技术、以及个性化定制治疗急性髓系白血病(AML)的药物。

电子健康档案

维持档案更新是一个非常单调乏味的过程，电子健康档案技术在医疗领域发挥作用的同时，数据可用性和可访问性使其成为保持电子健康记录的方式。机器学习的主要作用在于简化过程，从而节省时间、精力和金钱。基于机器学习的EHR模型转移方法有助于在不同的EHR系统中应用预测模型。这些模型可以使用来自EHR的数据集进行训练，并可以用于预测另一个系统的结果。

数据表现为多种形式—包括结构化的和非结构化的，如：图像、文本、医学成像等等。数据存储不是主要问题，但是因为数据格式不一致，所以对数据进行分析和预测的难度很大。

图像处理、光学字符识别和自然语言处理等机器学习技术可以将各种来源和多个系统的数据转换成结构化数据和适当格式的数据。

以上是机器学习能够帮到医疗行业的地方。机器学习在医疗领域和医学领域的应用可以更上一层楼，并彻底改变医疗领域的运作。

事实上，现在有很多手机应用软件开发公司都在利用机器学习进行软件开发。无论公司是在开发医疗健康应用软件或是照片视频应用软件，还是其他类型的应用软件，机器学习都能彻底改变它们，让它们表现更加强劲。

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