Vijesti

Trenutno, tehnologija vještačke inteligencije analizira složene medicinske podatke putem algoritama i softvera kako bi aproksimirala ljudsku kognitivnu sposobnost. Stoga je, bez direktnog unosa algoritma vještačke inteligencije, moguće da računar napravi direktno predviđanje.
Inovacije u ovoj oblasti se dešavaju širom svijeta. U Francuskoj, naučnici koriste tehnologiju pod nazivom "analiza vremenskih serija" kako bi analizirali evidenciju prijema pacijenata u proteklih 10 godina. Ova studija može pomoći istraživačima da pronađu pravila prijema i da koriste mašinsko učenje kako bi pronašli algoritme koji mogu predvidjeti pravila prijema u budućnosti.
Ovi podaci će na kraju biti dostavljeni upravnicima bolnica kako bi im pomogli da predvide „postav“ medicinskog osoblja potrebnog u narednih 15 dana, pruže više „partnerskih“ usluga pacijentima, skrate vrijeme čekanja i pomognu u što razumnijoj raspodjeli radnog opterećenja medicinskog osoblja.
U oblasti interfejsa mozga i računara, može pomoći u vraćanju osnovnog ljudskog iskustva, kao što su govorne i komunikacijske funkcije izgubljene zbog bolesti i traume nervnog sistema.
Stvaranje direktnog interfejsa između ljudskog mozga i računara bez upotrebe tastature, monitora ili miša značajno će poboljšati kvalitet života pacijenata sa amiotrofičnom lateralnom sklerozom ili moždanim udarom.
Osim toga, umjetna inteligencija je također važan dio nove generacije alata za zračenje. Pomaže u analizi cijelog tumora putem "virtualne biopsije", umjesto putem malog invazivnog uzorka biopsije. Primjena umjetne inteligencije u području radiomedicine može koristiti algoritam zasnovan na slici za predstavljanje karakteristika tumora.
U istraživanju i razvoju lijekova, oslanjajući se na velike količine podataka, sistemi vještačke inteligencije mogu brzo i precizno pronaći i odabrati odgovarajuće lijekove. Kroz kompjutersku simulaciju, vještačka inteligencija može predvidjeti aktivnost lijeka, sigurnost i nuspojave, te pronaći najbolji lijek za određenu bolest. Ova tehnologija će značajno skratiti ciklus razvoja lijekova, smanjiti troškove novih lijekova i poboljšati stopu uspjeha razvoja novih lijekova.
Na primjer, kada se nekome dijagnosticira rak, inteligentni sistem za razvoj lijekova će koristiti normalne ćelije i tumore pacijenta za instanciranje svog modela i isprobati sve moguće lijekove dok ne pronađe lijek koji može ubiti ćelije raka bez oštećenja normalnih ćelija. Ako ne može pronaći efikasan lijek ili kombinaciju efikasnih lijekova, počet će razvijati novi lijek koji može izliječiti rak. Ako lijek liječi bolest, ali i dalje ima nuspojave, sistem će pokušati ukloniti nuspojave odgovarajućim prilagođavanjem.