机器学习在医疗保健与生命科学领域中的运用场景

更好地了解人口的健康状况可以帮助决策者和医疗保健系统做出数据驱动型决策，以照顾数百万患者。 机器学习工具提供了医疗事件的时序视图，以帮助医疗保健组织分析人口健康趋势和结果。生物制药组织可以分析大规模的群体基因组研究。客户可以轻松创建一个患者队列和他们的治疗、人口统计和试验，并使用先进的机器学习模型来了解群体如何随着时间变化，以确定最适合患者群体的治疗。

制药与生物科技公司需要寻找创新方法，以更快、更有效地进行各种疗法的发现、开发、试验、制造并实现商业化。从药物发现的快速实验到支持智能制造，再到上市后监测以检测不良事件，机器学习在整个制药价值链中发挥了作用。

健康行业非常复杂，因为具有很多手工的、纸质化流程和健康记录。通过使用文档分类、自然语言理解和语音转文本技术，机器学习可以简化和自动化流程，以帮助提高效率，减少医院浪费，并减少医生的职业倦怠。 专门构建的健康 AI 服务和先进的机器学习模型可以帮助实现医疗基础设施的现代化并减少运营开销，同时支持互操作性，如快速医疗保健互操作资源 (FHIR) 行业标准。