Limbola bosaleli oyo ekoki kosalema ya Machine Learning na industrie ya soins de santé.
Moko ya bosaleli oyo ekoki kosalelama ya Machine Learning na industrie ya soins de santé ezali na diagnostic mpe traitement ya bokono. Ba algorithmes ya Machine Learning ekoki kopesama formasyo na ebele ya ba données médicales, lokola ba rayons x, ba IRM, mpe ba dossiers électroniques ya santé, mpo na koyeba ba modèles oyo ekoki komonana mbala moko te na minganga ya bato. Na ndakisa, algorithme moko ekokaki kotalela bililingi ya monganga ya bankóto ya bato ya maladi oyo bazali na maladi moko boye mpo na koyeba bizaleli mpe bizaleli oyo bato mingi bazalaka na yango oyo ekoki kobongisa bosikisiki ya koyeba maladi yango na mikolo ezali koya. En plus, ba modèles ya Machine Learning ekoki kosalelama pona ko prédire probabilité ya ba résultats mosusu, lokola probabilité ya kozala réadmission ya maladie na lopitalo to probabilité ya que malade azua ba complications sima ya traitement moko boye. Bisakweli yango ekoki kosalisa minganga mpe bato ya mayele na makambo ya monganga bázwa bikateli oyo eyokani malamu mpe bápesa bato na bango ya maladi lisalisi oyo ebongisami mpo na bango moko. Machine Learning ekoki mpe kosalelama mpo na kobongisa bokutani mpe bokeli ya nkisi. Na ko analyser ba données ebele oyo ewutaki na ba sources ndenge na ndenge, lokola ba études cliniques mpe ba dossiers ya maladi, ba algorithmes ya Machine Learning ekoki kosalisa na koyeba ba cibles ya sika ya kisi oyo ekoki kozala to ko prédire ndenge nini kisi moko boye ekosala na biologie unique ya maladi. Na mobimba, kosalela Machine Learning na soins de santé ezali na makoki ya kobongisa ba résultats ya maladi, kokitisa ba frais ya soins de santé, mpe na suka kopesa soins ya malamu koleka na ba malades.