Mae dysgu peiriant (ML) a deallusrwydd artiffisial (AI) mewn gofal iechyd yn cynnig y pŵer i ragfynegi canlyniadau iechyd a gwneud y gorau o gynlluniau triniaeth gan ddefnyddio data clinigol. Maent yn gynyddol hanfodol wrth chwyldroi dadansoddi data clinigol a thrawsnewid gofal cleifion. Mae cymwysiadau allweddol yn cynnwys:
- Gwella Gofal Cleifion ac Ymchwil Feddygol: Gall ML ragweld canlyniadau iechyd a chyflymu darganfyddiadau cyffuriau.
- Defnyddio Setiau Data CMS: Mae AI ac ML yn tynnu mewnwelediadau gwerthfawr o setiau data CMS ar gyfer ymchwil gofal iechyd.
- Cyrchu Data Niwroddelweddu: Mae AI yn gwella diagnosis a thriniaeth trwy ddadansoddiad manwl o ddata niwroddelweddu.
- Dadansoddi Data Biofeddygol: Mae ML yn cyflymu gwerthusiad o setiau data biofeddygol cymhleth ar gyfer datblygiadau arloesol mewn genomeg a datblygu cyffuriau.
- Dadansoddi Data Iechyd Gwerth Uchel: Mae AI a NLP yn prosesu data anstrwythuredig a geir mewn testunau clinigol yn effeithlon, gan gynorthwyo diagnosteg.
- Gwella Canfod Anafiadau: Mae ML yn gwella cywirdeb ac effeithlonrwydd canfod briwiau, gan helpu i wneud diagnosis cynnar o ganser.
- Diagnosio a Thrin Clefydau'r Ysgyfaint: Mae ML yn galluogi canfod clefydau'r ysgyfaint yn gynnar ac yn helpu i fonitro dilyniant clefydau.
Mae gan AI ac ML gymwysiadau helaeth, arloesol mewn dadansoddi data clinigol, ail-lunio gofal cleifion, ymchwil feddygol, a phrosesau diagnosis. Maent yn parhau i ddatgloi potensial newydd mewn gofal iechyd ac yn addo dyfodol gwell canlyniadau ac effeithlonrwydd cleifion.
Darllenwch yr erthygl lawn yma:
https://www.technootech.com/ai-and-machine-learning-in-healthcare/
