Perangkat wearable yang dilengkapi dengan sensor dapat terus memantau tanda-tanda vital pasien, aktivitas fisik, dan metrik kesehatan lainnya. Pembelajaran mesin dapat menganalisis data ini untuk mendeteksi pola yang mungkin mengindikasikan masalah kesehatan, memungkinkan intervensi dini dan pemantauan pasien jarak jauh.
5. Kedokteran Presisi:
Pembelajaran mesin memainkan peran penting dalam menyesuaikan pengobatan medis untuk pasien individual berdasarkan penampilan genetik, gaya hidup, dan faktor lainnya. Dengan menganalisis data genom dalam skala besar, algoritma pembelajaran mesin dapat mengidentifikasi opsi pengobatan yang dipersonalisasi dan memprediksi respons obat.
6. Kesehatan Global:
Pembelajaran mesin telah diterapkan untuk memprediksi wabah penyakit, melacak penyebaran penyakit menular, dan membantu alokasi sumber daya selama krisis kesehatan global. Algoritma ini dapat memproses dan menganalisis jumlah data yang besar untuk memberikan wawasan bagi respons kesehatan masyarakat yang efektif.
7. Robotika:
Robotika, sering kali dikombinasikan dengan pembelajaran mesin, telah dimanfaatkan dalam prosedur bedah, rehabilitasi, dan perawatan lansia. Sistem robotik dapat meningkatkan presisi bedah dan memungkinkan bedah jarak jauh, sambil juga membantu pasien dalam pemulihan dan aktivitas sehari-hari.
8. Penemuan dan Desain Obat:
Pembelajaran mesin mempercepat proses penemuan obat dengan menganalisis interaksi molekuler, memprediksi kandidat obat potensial, dan mensimulasikan efek senyawa berbeda. Hal ini dapat mengurangi waktu dan biaya yang diperlukan untuk menghadirkan obat-obatan baru ke pasar.
9. Analisis Genomik:
Algoritma pembelajaran mesin menganalisis data genomik untuk mengidentifikasi mutasi genetik, memahami mekanisme penyakit, dan memprediksi risiko penyakit. Informasi ini dapat memandu pengambilan keputusan klinis dan pengembangan terapi yang ditargetkan.
