Ứng dụng công cụ TPOT trong chăm sóc sức khỏe

TPOT, được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Pennsylvania, sử dụng lập trình di truyền để tự động khám phá quy trình học máy tốt nhất cho một tập dữ liệu nhất định.

• Vai trò của thiết bị AI Edge trong chăm sóc sức khỏe
• Vai trò của AI trong cải thiện dịch vụ chăm sóc người cao tuổi
• Vai trò của AI trong dự đoán sức khoẻ làn da và sự lão hóa
• Tác động của AI trong quản lý kế hoạch dinh dưỡng cá nhân
• Vai trò của AI trong tăng cường chăm sóc người cao tuổi

Công cụ học máy tối ưu hóa đường ống dạng cây TPOT đã cho thấy tiềm năng to lớn trong việc tăng cường chẩn đoán và điều trị y tế, cuối cùng là cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.

Sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ đã cách mạng hóa các ngành công nghiệp khác nhau và chăm sóc sức khỏe cũng không ngoại lệ. Một cải tiến công nghệ như vậy đã thu hút được sự chú ý đáng kể trong những năm gần đây là Công cụ tối ưu hóa đường ống dạng cây (TPOT), một công cụ học máy tự động (AutoML) mã nguồn mở giúp đơn giản hóa quy trình tạo và tối ưu hóa các đường ống máy học. TPOT đã cho thấy tiềm năng to lớn trong việc tăng cường chẩn đoán và điều trị y tế, cuối cùng là cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí chăm sóc sức khỏe.

TPOT là gì?

TPOT, được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Pennsylvania, sử dụng lập trình di truyền để tự động khám phá quy trình học máy tốt nhất cho một tập dữ liệu nhất định. Nó tìm kiếm một cách thông minh thông qua hàng nghìn cách kết hợp có thể có của thuật toán máy học, kỹ thuật lựa chọn tính năng và phương pháp tiền xử lý dữ liệu để xác định giải pháp tối ưu nhất. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và nguồn lực mà còn cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe tập trung vào các nhiệm vụ cốt lõi của họ, chẳng hạn như lập kế hoạch điều trị và chăm sóc bệnh nhân.

Tác dụng của TPOT

Một tác dụng nổi bật của công cụ TPOT:

Hình ảnh y tế

Một trong những ứng dụng hứa hẹn nhất của TPOT trong chăm sóc sức khỏe là trong lĩnh vực hình ảnh y tế. Các kỹ thuật hình ảnh y tế, chẳng hạn như chụp X-quang, chụp cộng hưởng từ và chụp cắt lớp vi tính, rất quan trọng để chẩn đoán các bệnh khác nhau và theo dõi tiến trình điều trị. Tuy nhiên, việc giải thích những hình ảnh này có thể là một thách thức, ngay cả đối với các bác sĩ X quang có kinh nghiệm, do sự khác biệt tinh tế giữa các mô khỏe mạnh và bất thường. TPOT có thể được sử dụng để phát triển các thuật toán phân tích hình ảnh tiên tiến có thể tự động phát hiện và phân loại các bất thường trong hình ảnh y tế với độ chính xác cao. Điều này có thể làm giảm đáng kể khối lượng công việc của bác sĩ X quang và giảm thiểu nguy cơ chẩn đoán sai.

Dự đoán tiến triển của bệnh và kết quả điều trị

Hơn nữa, TPOT có thể được sử dụng để dự đoán sự tiến triển của bệnh và kết quả điều trị. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn về hồ sơ bệnh nhân, TPOT có thể xác định các mẫu và mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau, chẳng hạn như tuổi tác, giới tính, thói quen sinh hoạt và khuynh hướng di truyền cũng như tác động của chúng đối với sự tiến triển của bệnh. Thông tin này có thể được sử dụng để phát triển các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng bệnh nhân, cuối cùng là cải thiện cơ hội phục hồi của họ. Ngoài ra, TPOT có thể giúp xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao bị biến chứng hoặc gặp tác dụng phụ trong điều trị, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe thực hiện các biện pháp phòng ngừa và theo dõi chặt chẽ những bệnh nhân này.

Khám phá và phát triển thuốc

Một ứng dụng tiềm năng khác của TPOT trong chăm sóc sức khỏe là khám phá và phát triển thuốc. Quá trình khám phá các loại thuốc mới và đưa chúng ra thị trường là một nỗ lực tốn thời gian và tốn kém, thường mất vài năm và hàng tỷ đô la. TPOT có thể được sử dụng để phân tích các bộ dữ liệu lớn về các hợp chất hóa học và các hoạt động sinh học của chúng, xác định các loại thuốc tiềm năng có nhiều khả năng có hiệu quả nhất đối với một căn bệnh cụ thể. Điều này có thể tăng tốc đáng kể quá trình khám phá thuốc và giảm chi phí liên quan, cuối cùng dẫn đến việc phát triển các phương pháp điều trị hiệu quả hơn và giá cả phải chăng cho các bệnh khác nhau.

Tối ưu hoá hoạt động chăm sóc sức khoẻ

Hơn nữa, TPOT có thể được sử dụng để tối ưu hóa các hoạt động chăm sóc sức khỏe và phân bổ nguồn lực. Bằng cách phân tích dữ liệu về lưu lượng bệnh nhân, tỷ lệ lấp đầy bệnh viện và sự sẵn có của nhân viên, TPOT có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe xác định sự thiếu hiệu quả và tắc nghẽn trong quy trình của họ. Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu về phân bổ nguồn lực, lên lịch cho nhân viên và phân loại bệnh nhân, cuối cùng là cải thiện hiệu quả tổng thể của việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và giảm chi phí.

Kết luận

Tóm lại, việc tích hợp TPOT trong chăm sóc sức khỏe có khả năng cách mạng hóa chẩn đoán và điều trị y tế bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, cải thiện quá trình ra quyết định và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực. Khi ngành chăm sóc sức khỏe tiếp tục áp dụng chuyển đổi kỹ thuật số, việc áp dụng các công nghệ tiên tiến như TPOT sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc tăng cường chăm sóc bệnh nhân và kết quả trong khi giảm chi phí. Tuy nhiên, điều cần thiết là phải giải quyết các mối lo ngại về đạo đức và quyền riêng tư liên quan đến việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học trong chăm sóc sức khỏe để đảm bảo rằng các công nghệ này được triển khai một cách có trách nhiệm và hiệu quả.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/tpot-in-healthcare-enhancing-medical-diagnosis-and-treatment-2/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả