GE Healthcare migliora i risultati con il machine learning

Una delle compagnie alle prime linee del cambiamento è GE Healthcare. Negli ultimi anni, l'azienda ha abbracciato il machine learning come una soluzione per migliorare le prestazioni con i pazienti tramite applicazioni che spaziano dalle piattaforme di data mining, che si basano sulle cartelle cliniche dei pazienti per analizzare la qualità dei trattamenti, fino agli algoritmi capaci di prevedere possibili complicazioni in seguito alla deospitalizzazione.

Come parte dei suoi investimenti sul machine learning, l’azienda per le tecnologie sanitarie ha collaborato con i medici dell’University of California, San Francisco, per creare una libreria di algoritmi di apprendimento approfondito che avevano come scopo quello di migliorare le tradizionali tecnologie di imaging delle radiografie come gli ultrasuoni e le TAC. Incorporando diversi set di dati (dati riportati dai pazienti, dati raccolti tramite sensori e numerose altre fonti) all’interno del processo di scansione, gli algoritmi saranno capaci di riconoscere la differenza tra risultati normali e non. Secondo un sondaggio recente, l’82% dei decision maker nel settore sanitario afferma che l’utilizzo dei dati sta permettendo già di ottenere trattamenti migliori per i pazienti, mentre il 63% riporta dei tassi di ri-ospedalizzazione inferiori.

“Più intelligence riusciremo a inserire all’interno delle applicazioni e dei dispositivi medici, più potremo migliorare la qualità dei trattamenti”, afferma Keith Bigelow, general manager dell’analisi presso GE Healthcare. “Migliorerà l’accesso e l’efficienza dei trattamenti e permetterà anche di ridurre i costi”.

«Maggiore è l'intelligenza che possiamo mettere nei dispositivi e nelle applicazioni mediche, più possiamo aumentare la qualità. Migliorerà l'accesso, migliorerà l'efficienza e ridurrà i costi allo stesso tempo. «

Keith Bigelow
General Manager of Analytics
GE Healthcare