Các thuật toán AI hàng đầu cho chăm sóc sức khỏeNhững lợi ích của AI đối với chăm sóc sức khỏe đã được thảo luận rộng rãi trong những năm gần đây cho đến khi có khả năng thay thế bác sĩ của con người bằng AI trong tương lai.Cả các cuộc thảo luận như vậy và các dự án do AI điều hành hiện tại đều tiết lộ rằng Trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe theo nhiều cách:• AI có thể học các tính năng từ một khối lượng dữ liệu lớn chăm sóc sức khỏe, sau đó sử dụng hiểu biết thu được để hỗ trợ thực hành lâm sàng trong thiết kế điều trị hay đánh giá rủi ro;• Hệ thống AI có thể trích xuất thông tin hữu ích từ một lượng lớn bệnh nhân để hỗ trợ đưa ra suy luận theo thời gian thực về cảnh báo rủi ro sức khỏe và dự đoán kết quả sức khỏe;• AI có thể thực hiện các công việc lặp đi lặp lại, chẳng hạn như phân tích các bài kiểm tra, Tia X, quét CT hoặc nhập dữ liệu;• Các hệ thống AI có thể giúp giảm các lỗi chẩn đoán và điều trị không thể tránh khỏi trong thực hành lâm sàng ở người;• AI có thể hỗ trợ các bác sĩ bằng cách cung cấp thông tin y tế cập nhật từ các tạp chí, sách giáo khoa và thực hành lâm sàng để thông báo chăm sóc bệnh nhân đúng cách;• AI có thể quản lý hồ sơ y tế và phân tích cả hiệu suất của một tổ chức cá nhân và toàn bộ hệ thống chăm sóc sức khỏe;• AI có thể giúp phát triển y học chính xác và các loại thuốc mới dựa trên quá trình xử lý đột biến và liên kết với bệnh nhanh hơn;• AI có thể cung cấp các dịch vụ tư vấn kỹ thuật số và theo dõi sức khỏe - đến mức trở thành các y tá kỹ thuật số YouTubeMặc dù có nhiều ứng dụng của AI trong các nghiên cứu lâm sàng và dịch vụ chăm sóc sức khỏe, chúng thuộc hai loại chính: (1) Phân tích dữ liệu có cấu trúc, bao gồm hình ảnh, gen và dấu ấn sinh học, và (2) Phân tích dữ liệu phi cấu trúc, như ghi chú, tạp chí y khoa hay khảo sát bệnh nhân để bổ sung cho dữ liệu có cấu trúc. Trong một thời gian dài, AI trong chăm sóc sức khỏe bị chi phối bởi Hồi quy logistic (logistic regression), một thuật toán đơn giản và phổ biến nhất khi cần phân loại mọi thứ. Nó rất dễ sử dụng, nhanh chóng để kết thúc và dễ hiểu. Tuy nhiên, trong những năm qua tình hình đã thay đổi và Máy vectơ hỗ trợ Support Vector Machines (SVM) và mạng lưới thần kinh đã dẫn đầu. SVM là một thuật toán giám sát học máy có thể được sử dụng cho cả phân loại hoặc hồi quy. Tuy nhiên, nó chủ yếu được sử dụng trong các vấn đề phân loại. Máy vectơ hỗ trợ SVMMáy vectơ hỗ trợ - Support Vector Machines có thể được sử dụng để phân loại và hồi quy, nhưng thuật toán này được sử dụng chủ yếu trong các vấn đề phân loại đòi hỏi phải chia một tập dữ liệu thành hai lớp bằng một siêu phẳng. Mục tiêu là chọn một siêu phẳng có biên độ lớn nhất có thể, hoặc khoảng cách giữa siêu phẳng và bất kỳ điểm nào trong tập huấn luyện, để dữ liệu mới có thể được phân loại chính xác. Các vectơ hỗ trợ là các điểm dữ liệu gần với siêu phẳng nhất và nếu bị loại bỏ sẽ làm thay đổi vị trí của nó. Trong Máy vectơ hỗ trợ, việc xác định các tham số mô hình là một vấn đề tối ưu hóa lồi để giải pháp luôn tối ưu toàn cầu.Mạng lưới thần kinhTrong các mạng thần kinh, các liên kết giữa kết quả và các biến đầu vào được mô tả thông qua các kết hợp lớp ẩn của các chức năng được chỉ định trước. Mục tiêu là ước tính các trọng số thông qua dữ liệu đầu vào và kết quả theo cách sao cho sai số trung bình giữa kết quả và dự đoán của chúng được giảm thiểu.Hồi quy logistic (Logistics regression)Hồi quy logistic là một trong những thuật toán đa biến cơ bản và vẫn còn phổ biến để mô hình hóa các kết quả phân đôi. Hồi quy logistic được sử dụng để đạt được tỷ lệ cược khi có nhiều hơn một biến giải thích. Xử lý ngôn ngữ tự nhiênTrong chăm sóc sức khỏe, phần lớn thông tin lâm sàng ở dạng văn bản tường thuật, chẳng hạn như khám thực thể, báo cáo phòng thí nghiệm lâm sàng, ghi chú phẫu thuật và tóm tắt xuất viện.TF-IDF: Trong chăm sóc sức khỏe, TF-IDF được sử dụng để tìm sự tương đồng của bệnh nhân trong các nghiên cứu quan sát, cũng như trong việc khám phá mối