Comment le Machine Learning est-il utilisé dans le traitement des maladies rares ?

L'arrivée de l'apprentissage automatique (ML) et de ses capacités associées a créé de nombreuses possibilités d'intervention intelligente, qui, si elles sont parfaitement exploitées, peuvent contribuer de manière significative au traitement des maladies rares. Vous voulez savoir comment ? continue de lire.

Faits sur les maladies rares

Défis dans le traitement des maladies rares

Le manque de connaissances scientifiques et d'informations de qualité sur la maladie entraîne souvent un retard de diagnostic. En raison de la grande diversité des troubles et des symptômes relativement courants qui peuvent masquer des maladies rares sous-jacentes, un diagnostic initial erroné est courant. De plus, les symptômes diffèrent non seulement d'une maladie à l'autre, mais aussi d'un patient à l'autre souffrant de la même maladie.

Utilisation de l'apprentissage automatique pour le traitement des maladies rares

Sommaire

Lire le bon type de données, en tirer des informations exploitables et les combiner dans un plan opérationnel durable axé sur les personnes est le seul moyen pour les organisations des sciences de la vie de démystifier les maladies rares. Une meilleure connaissance des parcours des patients permettra de comprimer (et de renforcer) les diagnostics de maladies. Les entreprises des sciences de la vie ont besoin de travailler en étroite collaboration avec les acteurs de la santé pour impliquer les patients dans leurs cycles de diagnostic. Avec des données appropriées et une technologie assistée, les patients et les médecins peuvent agir ensemble pour créer de meilleures opportunités de traitement et améliorer la vie des patients. Le début de l'apprentissage automatique et sa mer infinie d'opportunités informatiques ont inspiré les entreprises des sciences de la vie à adopter la quatrième révolution industrielle. Avec cela, le trifecta des données, de la technologie et des personnes promet de réduire les murs des soins de santé, comme il l'a fait dans le passé.