Νέα

Προς το παρόν, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης αναλύει σύνθετα ιατρικά δεδομένα μέσω αλγορίθμων και λογισμικού για να προσεγγίσει την ανθρώπινη γνωστική λειτουργία. Επομένως, χωρίς την άμεση εισαγωγή αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης, είναι δυνατό για τον υπολογιστή να κάνει μια άμεση πρόβλεψη.
Καινοτομίες σε αυτόν τον τομέα λαμβάνουν χώρα παγκοσμίως. Στη Γαλλία, οι επιστήμονες χρησιμοποιούν μια τεχνολογία που ονομάζεται «ανάλυση χρονοσειρών» για να αναλύσουν τα αρχεία εισαγωγής ασθενών τα τελευταία 10 χρόνια. Αυτή η μελέτη μπορεί να βοηθήσει τους ερευνητές να βρουν τους κανόνες εισαγωγής και να χρησιμοποιήσουν τη μηχανική μάθηση για να βρουν αλγόριθμους που μπορούν να προβλέψουν τους κανόνες εισαγωγής στο μέλλον.
Αυτά τα δεδομένα θα παρέχονται τελικά στους διευθυντές των νοσοκομείων για να τους βοηθήσουν να προβλέψουν τη «σειρά» του ιατρικού προσωπικού που θα χρειαστεί τις επόμενες 15 ημέρες, να παρέχουν περισσότερες «αντίστοιχες» υπηρεσίες στους ασθενείς, να μειώσουν τον χρόνο αναμονής τους και να βοηθήσουν στην όσο το δυνατόν πιο λογική διευθέτηση του φόρτου εργασίας για το ιατρικό προσωπικό.
Στον τομέα της διεπαφής εγκεφάλου-υπολογιστή, μπορεί να βοηθήσει στην αποκατάσταση της βασικής ανθρώπινης εμπειρίας, όπως η απώλεια της ομιλίας και της επικοινωνίας λόγω ασθενειών του νευρικού συστήματος και τραύματος του νευρικού συστήματος.
Η δημιουργία μιας άμεσης διεπαφής μεταξύ του ανθρώπινου εγκεφάλου και του υπολογιστή χωρίς τη χρήση πληκτρολογίου, οθόνης ή ποντικιού θα βελτιώσει σημαντικά την ποιότητα ζωής των ασθενών με αμυοτροφική πλευρική σκλήρυνση ή εγκεφαλικό επεισόδιο.
Επιπλέον, η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) αποτελεί επίσης σημαντικό μέρος μιας νέας γενιάς εργαλείων ακτινοβολίας. Βοηθά στην ανάλυση ολόκληρου του όγκου μέσω «εικονικής βιοψίας» και όχι μέσω ενός μικρού επεμβατικού δείγματος βιοψίας. Η εφαρμογή της ΤΝ στον τομέα της ακτινοθεραπείας μπορεί να χρησιμοποιήσει αλγόριθμο που βασίζεται σε εικόνες για την αναπαράσταση των χαρακτηριστικών του όγκου.
Στην έρευνα και ανάπτυξη φαρμάκων, βασιζόμενο σε μεγάλα δεδομένα, το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να εξορύσσει και να εντοπίσει γρήγορα και με ακρίβεια κατάλληλα φάρμακα. Μέσω προσομοίωσης σε υπολογιστή, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προβλέψει τη δραστικότητα, την ασφάλεια και τις παρενέργειες των φαρμάκων, καθώς και να βρει το καλύτερο φάρμακο που να ταιριάζει με την ασθένεια. Αυτή η τεχνολογία θα συντομεύσει σημαντικά τον κύκλο ανάπτυξης φαρμάκων, θα μειώσει το κόστος των νέων φαρμάκων και θα βελτιώσει το ποσοστό επιτυχίας της ανάπτυξης νέων φαρμάκων.
Για παράδειγμα, όταν κάποιος διαγνωστεί με καρκίνο, το έξυπνο σύστημα ανάπτυξης φαρμάκων θα χρησιμοποιήσει τα φυσιολογικά κύτταρα και τους όγκους του ασθενούς για να δημιουργήσει το μοντέλο του και να δοκιμάσει όλα τα πιθανά φάρμακα μέχρι να βρει ένα φάρμακο που μπορεί να σκοτώσει τα καρκινικά κύτταρα χωρίς να βλάψει τα φυσιολογικά κύτταρα. Εάν δεν μπορεί να βρει ένα αποτελεσματικό φάρμακο ή έναν συνδυασμό αποτελεσματικών φαρμάκων, θα αρχίσει να αναπτύσσει ένα νέο φάρμακο που μπορεί να θεραπεύσει τον καρκίνο. Εάν το φάρμακο θεραπεύσει την ασθένεια αλλά εξακολουθεί να έχει παρενέργειες, το σύστημα θα προσπαθήσει να απαλλαγεί από τις παρενέργειες μέσω αντίστοιχης προσαρμογής.