機器學習驅(qū)動的解決方案和流程已滲透到醫(yī)療保健、信息技術(shù)(IT)、農(nóng)業(yè)、教育、電子等多個領(lǐng)域。此外，在利潤最大化、成本管理、速度、客戶忠誠度和保留率方面也出現(xiàn)了激增。

醫(yī)療保健一直是推動機器學習發(fā)展的一個主要因素

據(jù)報道，從2020年到2021年，機器學習技術(shù)的發(fā)展主要是由醫(yī)療部門推動的。顯而易見，自Covid-19大流行爆發(fā)以來，醫(yī)療保健行業(yè)出現(xiàn)了大量的人群。這導致醫(yī)療專業(yè)人員和工作人員無法為每位患者提供適當?shù)淖o理。原因是，正如醫(yī)務人員所抱怨的那樣，雇員們不得不將他們的注意力分散在后勤人員和病人之間，這減少了病人所需要的適當關(guān)注。人工智能和機器學習被用來解決這一特殊問題。

這些努力已經(jīng)取得了成果，醫(yī)療保健行業(yè)現(xiàn)在正蓬勃發(fā)展，基于機器學習的解決方案。

在這種情況下，制藥廠和實驗室基本上都在采用ML來快速、足量地開發(fā)疫苗。

麻省理工學院的研究人員也證實了這一點。他們已經(jīng)建立了一個模型，從Covid-19大流行中提取和使用數(shù)據(jù)。該模型的設計方式是利用機器智能算法來確定和預測病毒的傳播。這種進步促進了全球范圍內(nèi)ML的發(fā)展和采用，也證明了ML的發(fā)展是合理的。