Машинное обучение в здравоохранении
Унаследуют ли роботы мир здравоохранения?
Наверное. Но не сейчас. А пока мы не можем просто поладить?
Мы не верим, что врачи будут заменены роботами или что медицинские специалисты и тренеры по здоровью будут заменены программным обеспечением. Для этого есть много причин, помимо того факта, что врачи все еще знают больше и только лицензированные врачи должны принимать клинические решения, влияющие на уход за пациентами. Другая причина - это чисто подотчетность, которая играет важную роль в исцелении людей. Наличие другого человека на другом конце приложения (реального человека с именем и медицинским образованием) чрезвычайно полезно как для доверия, так и для подотчетности. Это, в свою очередь, приводит к лучшим результатам.
Хотя мы с большим уважением относимся к компаниям, которые исследуют прямое машинное обучение для лечения пациентов без вмешательства человека, мы также с большим уважением относимся к медицинскому сообществу, врачам, тренерам по здоровью, медперсоналу, консультантам и другим экспертам в области человеческого благополучия. . Это одна из главных причин того, что на раннем этапе мы наняли врачей в нашу растущую компанию. Вы можете узнать больше о нашем подходе к созданию технологической компании полного цикла в сфере здравоохранения от нашего генерального директора Сами Инкинена.
Специалисты по данным Virta верят в гибридную модель алгоритмов машинного обучения и клинического персонала, работающих бок о бок. Для достижения поставленной компанией цели по обращению вспять диабета 2 типа у 100 миллионов человек к 2025 году ни одного агента изменений недостаточно.
Проще говоря, врачи и тренеры по здоровью предоставляют нашим пациентам медицинские знания и ответственность, а машинное обучение позволяет нам масштабироваться. Поэтому, хотя часто говорят о том, что роботы забирают нашу работу, Вирта рассматривает партнерство с машиной как средство улучшения; умножение силы на медицинский опыт и доступ к нашему «вызову на дом».
Будущее медицинского вмешательства, которому способствует продуманная интеграция машинной помощи, предоставляет практикующему врачу экспоненциальный рычаг. То, как машинное обучение в настоящее время реализуется на практике, действительно вдохновляет. Недавно мы пригласили специалистов по машинному обучению, чтобы рассказать, как они используют эту технологию, чтобы улучшить жизнь пациентов. Смотрите видео и биографии ниже для более подробной информации.
Абэ Гонг
Специалист в области данных, инженер и предприниматель, Абэ Гонг уже более десяти лет использует быстрое прототипирование и науку о данных для решения проблем в области здравоохранения, образования и государственной политики. Он возглавлял ориентированные на человека группы обработки данных в трех стартапах, находящихся на стадии роста (Massive Health, Jawbone и Aspire Healthcare), а также консультировал и консультировал нескольких других. Абэ обсуждает текущее и будущее состояние консолидации как ценностной помощи, так и больничной системы в рамках отрасли сегодня. Еще об Абэ.
Насир Бханпури
Насир - специалист по клинической информатике в Virta Health, который посвятил много времени совершенствованию моделей Virta для прогнозирования риска ухода из клиники Virta. В своем выступлении Насир подчеркивает данные, которые являются уникальными для вмешательства Вирты, и касается того, как мы передаем информацию нашим клиницистам и тренерам, чтобы обеспечить более целенаправленные вмешательства.
Каталин Восс
Каталин Восс - инженер искусственного интеллекта, пришедший к нам из Стэнфордского университета, где он основал Autism Project Glass, очки для распознавания выражений лица для терапии аутизма. Используя Google Glass, он и его команда работали над тем, чтобы помочь детям с диагнозом аутизм развить и научиться распознавать эмоции, чтобы помочь в социальном взаимодействии и налаживании дружеских отношений. Еще о Каталине.
Джеки Ли
Джеки - специалист по анализу данных и инженер по машинному обучению в Virta. Джеки больше всего волнует создание моделей и систем, которые позволяют понять, как улучшить результаты лечения пациентов и повысить эффективность работы тренеров по здоровью Virta. В своей презентации она обсуждает, почему машинное обучение делает возможным масштабируемое лечение пациентов в Virta и почему это важно для миссии Virta.
Ичжэнь Донг
Ичжэнь пришел к нам из Eleven Two Capital и поделился своей историей консультантов и опытом работы с точки зрения как биотехнологий, так и медицинских технологий, которые выходят на рынок. В своей презентации Ичжэнь говорит о текущем состоянии разработки лекарств, а также о неэффективности и инновациях в области машинного обучения, свидетелем которых он стал в стартапах на ранних этапах, ищущих финансирование. Еще о Ижхене.
Если вы талантливый ученый, клиницист или инженер-программист, подумайте о том, чтобы присоединиться к нам в нашей миссии по борьбе с глобальной эпидемией диабета!
