Democratizing Healthcare by Machine Learning

Machine learning is revolutionizing businesses, through valuable insights, predicted outcomes, and facilitated decision-making. In healthcare, the models efficiently analyze patient data, identify anomalies and offload staff. But besides a reliable algorithm are specific considerations, e.g., process adaptation, ethical aspects and continuous improvement. Despite these hurdles, machine learning is outlooked as a critical tool to democratize healthcare.

Machine learning unlocks untapped business potential
Machine learning has become a buzzword in the business world, but for good reason. The use of algorithms to analyze and learn from data enable businesses to gain insights, predict outcomes, and facilitate decision making. As a result, unlocking endless opportunities, for instance customer behavior predictions, improved supply chain efficiency and reduced costs, to gain and sustain a competitive edge in fast-paced business landscapes.

”Algorithms have been deployed to analyze ECGs and X-Rays, significantly leveraging efficiency, reducing costs and mitigating shortages”

An industry with untapped potential for machine learning is healthcare. Machine learning efficiently analyze vast amounts of patient data to identify anomalies and make predictions. For example, algorithms have been deployed to analyze ECGs and X-Rays, significantly leveraging efficiency, reducing costs and mitigating shortages. But the potential upside comes with specific challenges, that need to be carefully considered.

Healthcare specific machine learning considerations
Besides the challenge of developing a predictive and reliable  algorithm trained on a vast amount of high-quality data, are  other challenges that must be specifically considered to enable machine learning models in a real-world clinical setting. Healthcare predominant aspects include:

•Process adaptation: To make the machine learning work in practice, healthcare workflow and responsibilities must be re-defined. Considerations include how to use the model, for what clinical context, and its influence over decision-making

•Ethical aspects: Besides complying with regulations regarding privacy and security of patient data, a structure and governance for fault management must be developed to handle potential life-threatening misdiagnoses by the model

•Continuous improvement: To continuously refine the model post implementation, a defined ownership in conjunction with a systematic structure to feed the model with patient data are requisites, to improve accuracy and mitigate misclassification
Managing listed considerations require efforts, but meanwhile establish favorable conditions for increased efficiency long-term.

Machine learning outlook in the Healthcare industry
It is evident that machine learning in healthcare require caution, but the massive scalability enabled by machine learning models is foreseen to be a critical enabler to democratize healthcare, increase efficiency and reduce stress on heavy loaded workforce.



Inställningar för cookies
Vår webbsida använder cookies för att hemsidan och våra tjänster ska fungera som de ska. Cookies hjälper oss att förbättra användarvänligheten för dig som besökare, och därför är vissa cookies nödvändiga för att webbsidan ska vara fullt fungerande. Nedan kan du läsa mer om våra cookies och vilka som är valbara.
Inställningar för samtycke
Inställningar för samtycke
Nödvändiga cookies
Dessa cookies används då våra besökare använder en funktion på vår webbplats och är nödvändiga för att webbplatsen ska fungera fullt ut. Dessa cookies kan därför inte stängas av. Cookies används exempelvis då du fyller i ett formulär eller skapar ett konto och lagrar ingen personlig identifierbar information.
Prestanda cookies
Denna typ av cookie hjälper oss att följa antal besök på vår webbsida och hur våra användare hittade till oss. Vi använder cookies till att mäta och analysera för att exempelvis kunna förbättra användarvänligheten på vår webbplats. Vi kan med hjälp av våra insamlade cookies analysera hur användaren navigerar på webbplatsen, och ta bort irrelevanta sidor och information för att skapa ett så användbart material för våra kunder som möjligt. Den information som vi sparar är exempelvis vilka produktsidor som du besöker.
Dessa cookies används för att kunna analysera hur vi kan marknadsföra våra produkter och tjänster. Insamlingen av cookies kan exempelvis hjälpa oss att anpassa annonser till våra besökare baserat på dess tidigare användning av våra tjänster.