در حال حاضر، فناوری هوش مصنوعی داده‌های پیچیده پزشکی را از طریق الگوریتم‌ها و نرم‌افزارها تجزیه و تحلیل می‌کند تا به شناخت انسان نزدیک شود. بنابراین، بدون ورودی مستقیم الگوریتم هوش مصنوعی، کامپیوتر می‌تواند پیش‌بینی مستقیمی انجام دهد.
نوآوری‌ها در این زمینه در سراسر جهان در حال وقوع است. در فرانسه، دانشمندان از فناوری‌ای به نام «تحلیل سری‌های زمانی» برای تجزیه و تحلیل سوابق پذیرش بیماران در 10 سال گذشته استفاده می‌کنند. این مطالعه می‌تواند به محققان کمک کند تا قوانین پذیرش را پیدا کنند و از یادگیری ماشینی برای یافتن الگوریتم‌هایی استفاده کنند که می‌توانند قوانین پذیرش را در آینده پیش‌بینی کنند.
این داده‌ها در نهایت در اختیار مدیران بیمارستان قرار خواهد گرفت تا به آنها در پیش‌بینی «ترکیب» کادر پزشکی مورد نیاز در ۱۵ روز آینده، ارائه خدمات «همتا»ی بیشتر به بیماران، کاهش زمان انتظار آنها و تنظیم حجم کار کادر پزشکی تا حد امکان منطقی، کمک کند.
در زمینه رابط مغز و کامپیوتر، می‌تواند به بازیابی تجربیات اولیه انسانی، مانند عملکرد گفتاری و ارتباطی از دست رفته به دلیل بیماری‌های سیستم عصبی و آسیب‌های سیستم عصبی کمک کند.
ایجاد یک رابط مستقیم بین مغز انسان و کامپیوتر بدون استفاده از صفحه کلید، مانیتور یا ماوس، کیفیت زندگی بیماران مبتلا به اسکلروز جانبی آمیوتروفیک یا آسیب سکته مغزی را به طور قابل توجهی بهبود خواهد بخشید.
علاوه بر این، هوش مصنوعی بخش مهمی از نسل جدید ابزارهای پرتودرمانی نیز هست. این فناوری به تجزیه و تحلیل کل تومور از طریق "بیوپسی مجازی" کمک می‌کند، نه از طریق یک نمونه بیوپسی تهاجمی کوچک. کاربرد هوش مصنوعی در زمینه پزشکی پرتودرمانی می‌تواند از الگوریتم مبتنی بر تصویر برای نمایش ویژگی‌های تومور استفاده کند.
در تحقیق و توسعه دارو، با تکیه بر کلان‌داده، سیستم هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت و با دقت داروهای مناسب را استخراج و غربالگری کند. هوش مصنوعی از طریق شبیه‌سازی کامپیوتری می‌تواند فعالیت دارو، ایمنی و عوارض جانبی آن را پیش‌بینی کند و بهترین دارو را برای مطابقت با بیماری پیدا کند. این فناوری چرخه توسعه دارو را تا حد زیادی کوتاه می‌کند، هزینه داروهای جدید را کاهش می‌دهد و میزان موفقیت توسعه داروهای جدید را بهبود می‌بخشد.
برای مثال، وقتی کسی به سرطان مبتلا می‌شود، سیستم هوشمند توسعه دارو از سلول‌های طبیعی و تومورهای بیمار برای نمونه‌سازی مدل خود استفاده می‌کند و تمام داروهای ممکن را امتحان می‌کند تا دارویی پیدا کند که بتواند سلول‌های سرطانی را بدون آسیب رساندن به سلول‌های طبیعی از بین ببرد. اگر نتواند داروی مؤثر یا ترکیبی از داروهای مؤثر را پیدا کند، شروع به توسعه داروی جدیدی می‌کند که می‌تواند سرطان را درمان کند. اگر دارو بیماری را درمان کند اما هنوز عوارض جانبی داشته باشد، سیستم سعی می‌کند از طریق تنظیمات مربوطه از شر عوارض جانبی خلاص شود.
زمان ارسال: ۱۳ آوریل ۲۰۲۲