Nyheder

I øjeblikket analyserer kunstig intelligens komplekse medicinske data gennem algoritmer og software for at tilnærme menneskelig kognition. Derfor er det muligt for computeren at lave en direkte forudsigelse uden direkte input fra AI-algoritmer.
Innovationer på dette område finder sted over hele verden. I Frankrig bruger forskere en teknologi kaldet "tidsserieanalyse" til at analysere patientindlæggelser over de sidste 10 år. Denne undersøgelse kan hjælpe forskere med at finde reglerne for indlæggelse og bruge maskinlæring til at finde algoritmer, der kan forudsige reglerne for indlæggelse i fremtiden.
Disse data vil i sidste ende blive leveret til hospitalsledere for at hjælpe dem med at forudsige "opstillingen" af medicinsk personale, der er behov for i de næste 15 dage, tilbyde flere "modparts"-ydelser til patienter, forkorte deres ventetid og hjælpe med at arrangere arbejdsbyrden for det medicinske personale så rimeligt som muligt.
Inden for hjernens computergrænseflade kan det hjælpe med at genoprette grundlæggende menneskelig erfaring, såsom tale- og kommunikationsfunktioner, der er gået tabt på grund af sygdomme i nervesystemet og traumer i nervesystemet.
At skabe en direkte grænseflade mellem den menneskelige hjerne og computeren uden brug af tastatur, skærm eller mus vil forbedre livskvaliteten betydeligt for patienter med amyotrofisk lateral sklerose eller slagtilfælde.
Derudover er kunstig intelligens også en vigtig del af en ny generation af strålebehandlingsværktøjer. Det hjælper med at analysere hele tumoren gennem "virtuel biopsi" i stedet for en lille invasiv biopsiprøve. Anvendelsen af ​​kunstig intelligens inden for strålebehandling kan bruge billedbaserede algoritmer til at repræsentere tumorens karakteristika.
Inden for lægemiddelforskning og -udvikling kan kunstig intelligens (AI) ved hjælp af big data hurtigt og præcist udvinde og screene egnede lægemidler. Gennem computersimulering kan kunstig intelligens forudsige lægemiddelaktivitet, sikkerhed og bivirkninger og finde det bedste lægemiddel, der matcher sygdommen. Denne teknologi vil i høj grad forkorte lægemiddeludviklingscyklussen, reducere omkostningerne ved nye lægemidler og forbedre succesraten for ny lægemiddeludvikling.
For eksempel, når nogen får diagnosticeret kræft, vil det intelligente lægemiddeludviklingssystem bruge patientens normale celler og tumorer til at instantiere sin model og afprøve alle mulige lægemidler, indtil det finder et lægemiddel, der kan dræbe kræftceller uden at skade normale celler. Hvis det ikke kan finde et effektivt lægemiddel eller en kombination af effektive lægemidler, vil det begynde at udvikle et nyt lægemiddel, der kan helbrede kræft. Hvis lægemidlet helbreder sygdommen, men stadig har bivirkninger, vil systemet forsøge at slippe af med bivirkningerne gennem tilsvarende justeringer.