Здравоохранение переживает беспрецедентную трансформацию. За последние шесть лет глобальные расходы на медицину выросли с $6–7 трлн до более чем $12 трлн, а в США они уже составляют 17% ВВП, увеличиваясь вдвое быстрее экономического роста. В условиях такого взрывного роста затрат именно технологии машинного обучения становятся ключевым инструментом оптимизации медицинских процессов.
От диагностики заболеваний до предсказания пространственной структуры белков — ML-системы уже сегодня меняют подходы к решению стандартных вопросов. При этом речь уже не идет об экспериментальных разработках — многие решения активно применяются в клинической практике и показывают впечатляющие результаты. Об этих решениях и пойдет речь в нашей статье.
Читать далее