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Issues And Trends In Healthcare Delivery System

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The issues and trends in healthcare delivery are constantly changing. The COVID-19 pandemic is one recent issue that wreaked havoc on healthcare systems, causing a shortage of healthcare workers, high demand for medicines and supplies, and increased medical expenditure due to a lack of insurance. Other issues include rising healthcare costs and care fragmentation.
Cost Containment
Payment for healthcare services has historically promoted adoption of costly and often unnecessary or inefficient...

Combination Therapies and Personalized Medicine

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Combining two or more treatment methods increases the life span of cancer patients while reducing damage to vital organs or tissue from the overuse of a single treatment. Combination therapy also targets different cancer-inducing pathways, thus reducing the chances of developing resistance to treatment.
The combination of the drug acetazolamide and sulforaphane is a good example of combination therapy to treat cancer. The cells in the interior of a large tumor often die due to the hypoxic and...

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¹From Cardiovascular Research Institute, Department of Medicine and Institute for Human Genetics, University of California, San Francisco, and California Institute for Quantitative Biosciences, San Francisco. rahul.deo@ucsf.edu.

|November 18, 2015

Resumen

Este resumen es generado por máquina.

El aprendizaje automático es prometedor en el cuidado de la salud, pero el impacto clínico es limitado. Esta revisión explora las aplicaciones potenciales y los obstáculos para integrar el aprendizaje automático en la práctica médica.

Palabras clave:

Inteligencia artificial Las computadoras el pronóstico Factores de riesgo las estadísticas

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Área de la Ciencia:

Ciencias de la computación
La informática médica
Ciencia de los datos

Sus antecedentes:

Los avances en el poder computacional, la disponibilidad de datos y los algoritmos han permitido que el aprendizaje automático (ML) sobresalga en diversos campos.
Las aplicaciones de ML se están expandiendo rápidamente en todas las industrias, incluido un creciente interés en los análisis de atención médica.

Objetivo del estudio:

Revisar las posibles aplicaciones médicas del aprendizaje automático.
Introducir conceptos fundamentales de aprendizaje automático utilizando ejemplos de la literatura.
Identificar las barreras que obstaculizan la adopción clínica de ML y proponer soluciones.

Principales métodos:

Revisión de la literatura sobre las aplicaciones del aprendizaje automático en medicina.
Análisis de la investigación existente sobre el ML en el cuidado de la salud.
Identificación de los desafíos y las estrategias potenciales para superarlos.

Principales resultados:

A pesar de los datos y algoritmos disponibles, el ML ha tenido un impacto limitado en la atención clínica en comparación con otras industrias.
Miles de artículos aplican el aprendizaje automático a datos médicos, pero pocos se traducen en mejoras clínicas significativas.

Conclusiones:

Hay obstáculos importantes que impiden la adopción clínica generalizada del aprendizaje automático en la medicina.
Abordar estas barreras es crucial para realizar el potencial de ML para transformar las prácticas de atención médica.