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वर्तमान में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर के माध्यम से जटिल चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करके मानव संज्ञान का अनुमान लगाती है। इसलिए, एआई एल्गोरिदम के प्रत्यक्ष इनपुट के बिना भी, कंप्यूटर के लिए प्रत्यक्ष भविष्यवाणी करना संभव है।
इस क्षेत्र में नवाचार दुनिया भर में हो रहे हैं। फ्रांस में, वैज्ञानिक पिछले 10 वर्षों में रोगी प्रवेश रिकॉर्ड का विश्लेषण करने के लिए "समय श्रृंखला विश्लेषण" नामक तकनीक का उपयोग कर रहे हैं। यह अध्ययन शोधकर्ताओं को प्रवेश के नियमों का पता लगाने और मशीन लर्निंग का उपयोग करके एल्गोरिदम खोजने में मदद कर सकता है जो भविष्य में प्रवेश के नियमों की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
यह डेटा अंततः अस्पताल प्रबंधकों को प्रदान किया जाएगा, जिससे उन्हें अगले 15 दिनों में आवश्यक चिकित्सा कर्मचारियों की "लाइनअप" का अनुमान लगाने, रोगियों के लिए अधिक "समकक्ष" सेवाएं प्रदान करने, उनके प्रतीक्षा समय को कम करने और चिकित्सा कर्मचारियों के कार्यभार को यथासंभव उचित रूप से व्यवस्थित करने में मदद मिलेगी।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस के क्षेत्र में, यह बुनियादी मानवीय अनुभव को बहाल करने में मदद कर सकता है, जैसे तंत्रिका तंत्र रोगों और तंत्रिका तंत्र आघात के कारण खोई हुई वाणी और संचार क्रिया।
कीबोर्ड, मॉनिटर या माउस का उपयोग किए बिना मानव मस्तिष्क और कंप्यूटर के बीच सीधा इंटरफेस बनाने से एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस या स्ट्रोक चोट से पीड़ित रोगियों के जीवन की गुणवत्ता में उल्लेखनीय सुधार होगा।
इसके अलावा, एआई विकिरण उपकरणों की नई पीढ़ी का भी एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह एक छोटे से आक्रामक बायोप्सी नमूने के बजाय "वर्चुअल बायोप्सी" के माध्यम से पूरे ट्यूमर का विश्लेषण करने में मदद करता है। विकिरण चिकित्सा के क्षेत्र में एआई का अनुप्रयोग ट्यूमर की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए छवि-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग कर सकता है।
दवा अनुसंधान और विकास में, बड़े डेटा पर भरोसा करते हुए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली जल्दी और सटीक रूप से उपयुक्त दवाओं का खनन और स्क्रीनिंग कर सकती है। कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता दवा की गतिविधि, सुरक्षा और दुष्प्रभावों की भविष्यवाणी कर सकती है, और बीमारी से मेल खाने वाली सबसे अच्छी दवा ढूंढ सकती है। यह तकनीक दवा विकास चक्र को बहुत छोटा कर देगी, नई दवाओं की लागत को कम करेगी और नई दवा विकास की सफलता दर में सुधार करेगी।
उदाहरण के लिए, जब किसी व्यक्ति को कैंसर का पता चलता है, तो बुद्धिमान दवा विकास प्रणाली रोगी की सामान्य कोशिकाओं और ट्यूमर का उपयोग अपने मॉडल को बनाने के लिए करेगी और सभी संभावित दवाओं को आजमाएगी जब तक कि उसे ऐसी दवा न मिल जाए जो सामान्य कोशिकाओं को नुकसान पहुँचाए बिना कैंसर कोशिकाओं को मार सके। यदि उसे कोई प्रभावी दवा या प्रभावी दवाओं का संयोजन नहीं मिल पाता है, तो वह एक नई दवा विकसित करना शुरू कर देगा जो कैंसर को ठीक कर सकती है। यदि दवा बीमारी को ठीक करती है लेकिन फिर भी उसके दुष्प्रभाव होते हैं, तो सिस्टम संबंधित समायोजन के माध्यम से दुष्प्रभावों से छुटकारा पाने की कोशिश करेगा।