Uutiset

Tällä hetkellä tekoälyteknologia analysoi monimutkaista lääketieteellistä dataa algoritmien ja ohjelmistojen avulla ihmisen kognitiivisten toimintojen arvioimiseksi. Siksi tietokone voi tehdä suoran ennusteen ilman tekoälyalgoritmin suoraa syötettä.
Innovaatioita tällä alalla tapahtuu maailmanlaajuisesti. Ranskassa tiedemiehet ovat käyttäneet "aikasarja-analyysi"-nimistä teknologiaa analysoidakseen potilaiden sisäänpääsytietoja viimeisten 10 vuoden ajalta. Tämä tutkimus voi auttaa tutkijoita löytämään sisäänpääsysäännöt ja käyttämään koneoppimista löytääkseen algoritmeja, jotka voivat ennustaa sisäänpääsysääntöjä tulevaisuudessa.
Nämä tiedot toimitetaan lopulta sairaaloiden johdolle, jotta he voivat ennustaa seuraavan 15 päivän aikana tarvittavan lääkintähenkilökunnan "jonoa", tarjota potilaille enemmän "vastinpalveluita", lyhentää odotusaikoja ja järjestää lääkintähenkilökunnan työmäärän mahdollisimman järkevästi.
Aivojen ja tietokoneiden rajapintojen alalla se voi auttaa palauttamaan ihmisen peruskokemukset, kuten hermostosairauksien ja hermostotrauman vuoksi menetetyt puhe- ja kommunikaatiotoiminnot.
Suoran rajapinnan luominen ihmisaivojen ja tietokoneen välille ilman näppäimistöä, näyttöä tai hiirtä parantaa merkittävästi amyotrofista lateraaliskleroosia tai aivohalvausvammaa sairastavien potilaiden elämänlaatua.
Lisäksi tekoäly on tärkeä osa uuden sukupolven sädehoidon työkaluja. Se auttaa analysoimaan koko kasvainta "virtuaalisen biopsian" avulla pienen invasiivisen biopsianäytteen sijaan. Tekoälyn soveltaminen sädelääketieteen alalla voi käyttää kuvapohjaista algoritmia kasvaimen ominaisuuksien esittämiseen.
Lääketutkimuksessa ja -kehityksessä tekoälyjärjestelmä voi big datan avulla nopeasti ja tarkasti louhia ja seuloa sopivia lääkkeitä. Tietokonesimuloinnin avulla tekoäly voi ennustaa lääkkeiden aktiivisuutta, turvallisuutta ja sivuvaikutuksia sekä löytää parhaan lääkkeen tautiin. Tämä teknologia lyhentää huomattavasti lääkekehityssykliä, alentaa uusien lääkkeiden kustannuksia ja parantaa uusien lääkekehityksen onnistumisastetta.
Esimerkiksi kun jollakulla diagnosoidaan syöpä, älykäs lääkekehitysjärjestelmä käyttää potilaan normaaleja soluja ja kasvaimia luodakseen mallinsa ja kokeilee kaikkia mahdollisia lääkkeitä, kunnes se löytää lääkkeen, joka voi tappaa syöpäsoluja vahingoittamatta normaaleja soluja. Jos se ei löydä tehokasta lääkettä tai tehokkaiden lääkkeiden yhdistelmää, se alkaa kehittää uutta lääkettä, joka voi parantaa syövän. Jos lääke parantaa taudin, mutta sillä on silti sivuvaikutuksia, järjestelmä yrittää päästä eroon sivuvaikutuksista vastaavilla säätöillä.