Vijesti

Trenutno, tehnologija umjetne inteligencije analizira složene medicinske podatke putem algoritama i softvera kako bi aproksimirala ljudsku spoznaju. Stoga je, bez izravnog unosa algoritma umjetne inteligencije, moguće da računalo napravi izravno predviđanje.
Inovacije u ovom području događaju se diljem svijeta. U Francuskoj znanstvenici koriste tehnologiju pod nazivom "analiza vremenskih serija" za analizu zapisa o prijemu pacijenata u posljednjih 10 godina. Ova studija može pomoći istraživačima da pronađu pravila prijema i koriste strojno učenje kako bi pronašli algoritme koji mogu predvidjeti pravila prijema u budućnosti.
Ovi će se podaci na kraju dostaviti upravama bolnica kako bi im pomogli predvidjeti „postav“ medicinskog osoblja potrebnog u sljedećih 15 dana, pružiti više „partnerskih“ usluga pacijentima, skratiti vrijeme čekanja i pomoći u što razumnijoj raspodjeli radnog opterećenja medicinskog osoblja.
U području sučelja mozga i računala, može pomoći u vraćanju osnovnog ljudskog iskustva, poput govora i komunikacijskih funkcija izgubljenih zbog bolesti i traume živčanog sustava.
Stvaranje izravnog sučelja između ljudskog mozga i računala bez korištenja tipkovnice, monitora ili miša značajno će poboljšati kvalitetu života pacijenata s amiotrofičnom lateralnom sklerozom ili moždanim udarom.
Osim toga, umjetna inteligencija je također važan dio nove generacije alata za zračenje. Pomaže u analizi cijelog tumora putem „virtualne biopsije“, umjesto putem malog invazivnog uzorka biopsije. Primjena umjetne inteligencije u području radiomedicine može koristiti algoritam temeljen na slici za predstavljanje karakteristika tumora.
U istraživanju i razvoju lijekova, oslanjajući se na velike podatke, sustav umjetne inteligencije može brzo i točno pronaći i odabrati odgovarajuće lijekove. Pomoću računalne simulacije, umjetna inteligencija može predvidjeti aktivnost lijeka, sigurnost i nuspojave te pronaći najbolji lijek za bolest. Ova tehnologija će uvelike skratiti ciklus razvoja lijekova, smanjiti troškove novih lijekova i poboljšati stopu uspjeha razvoja novih lijekova.
Na primjer, kada se nekome dijagnosticira rak, inteligentni sustav za razvoj lijekova koristit će normalne stanice i tumore pacijenta za instanciranje svog modela i isprobati sve moguće lijekove dok ne pronađe lijek koji može ubiti stanice raka bez oštećenja normalnih stanica. Ako ne može pronaći učinkovit lijek ili kombinaciju učinkovitih lijekova, počet će razvijati novi lijek koji može izliječiti rak. Ako lijek izliječi bolest, ali i dalje ima nuspojave, sustav će pokušati ukloniti nuspojave odgovarajućim prilagodbama.