Ներկայումս արհեստական բանականության տեխնոլոգիան վերլուծում է բարդ բժշկական տվյալները ալգորիթմների և ծրագրային ապահովման միջոցով՝ մարդկային ճանաչողությանը մոտավոր հասնելու համար։ Հետևաբար, առանց արհեստական բանականության ալգորիթմի ուղղակի ներդրման, համակարգչի համար հնարավոր է ուղղակի կանխատեսում անել։
Այս ոլորտում նորարարությունները տեղի են ունենում ամբողջ աշխարհում: Ֆրանսիայում գիտնականները օգտագործում են «ժամանակային շարքերի վերլուծություն» կոչվող տեխնոլոգիան՝ վերջին 10 տարիների ընթացքում հիվանդների ընդունման գրառումները վերլուծելու համար: Այս ուսումնասիրությունը կարող է օգնել հետազոտողներին գտնել ընդունման կանոնները և օգտագործել մեքենայական ուսուցում՝ գտնելու ալգորիթմներ, որոնք կարող են կանխատեսել ընդունման կանոնները ապագայում:
Այս տվյալները, ի վերջո, կտրամադրվեն հիվանդանոցների ղեկավարներին՝ նրանց օգնելու կանխատեսել բժշկական անձնակազմի անհրաժեշտ «կազմը» հաջորդ 15 օրվա ընթացքում, հիվանդներին տրամադրել ավելի շատ «համարժեք» ծառայություններ, կրճատել նրանց սպասման ժամանակը և օգնել բժշկական անձնակազմի աշխատանքային ծանրաբեռնվածությունը հնարավորինս ողջամիտ կերպով կազմակերպել։
Ուղեղի-համակարգչի ինտերֆեյսի ոլորտում այն կարող է օգնել վերականգնել մարդկային հիմնական փորձը, ինչպիսիք են խոսքի և հաղորդակցման գործառույթները, որոնք կորել են նյարդային համակարգի հիվանդությունների և նյարդային համակարգի վնասվածքի պատճառով։
Մարդու ուղեղի և համակարգչի միջև ուղիղ ինտերֆեյսի ստեղծումը՝ առանց ստեղնաշարի, մոնիտորի կամ մկնիկի օգտագործման, զգալիորեն կբարելավի ամիոտրոֆիկ կողմնային սկլերոզով կամ կաթվածի վնասվածքով հիվանդների կյանքի որակը։
Բացի այդ, արհեստական բանականությունը նաև ճառագայթային գործիքների նոր սերնդի կարևոր մասն է կազմում։ Այն օգնում է վերլուծել ամբողջ ուռուցքը «վիրտուալ բիոպսիայի» միջոցով, այլ ոչ թե փոքր ինվազիվ բիոպսիայի նմուշի միջոցով։ Արհեստական բանականության կիրառումը ճառագայթային բժշկության ոլորտում կարող է օգտագործել պատկերի վրա հիմնված ալգորիթմ՝ ուռուցքի բնութագրերը ներկայացնելու համար։
Դեղերի հետազոտությունների և մշակման ոլորտում, մեծ տվյալների վրա հիմնվելով, արհեստական բանականության համակարգը կարող է արագ և ճշգրիտ կերպով որոնողական և զտիչ միջոցով գտնել համապատասխան դեղամիջոցները: Համակարգչային սիմուլյացիայի միջոցով արհեստական բանականությունը կարող է կանխատեսել դեղամիջոցի ակտիվությունը, անվտանգությունը և կողմնակի ազդեցությունները, ինչպես նաև գտնել հիվանդությանը համապատասխանող լավագույն դեղամիջոցը: Այս տեխնոլոգիան զգալիորեն կկրճատի դեղամիջոցների մշակման ցիկլը, կնվազեցնի նոր դեղամիջոցների արժեքը և կբարելավի նոր դեղամիջոցների մշակման հաջողության մակարդակը:
Օրինակ, երբ մարդուն ախտորոշում են քաղցկեղ, ինտելեկտուալ դեղերի մշակման համակարգը կօգտագործի հիվանդի նորմալ բջիջներն ու ուռուցքները՝ իր մոդելը ստեղծելու համար և կփորձարկի բոլոր հնարավոր դեղամիջոցները, մինչև գտնի մի դեղամիջոց, որը կարող է սպանել քաղցկեղի բջիջները՝ առանց վնասելու նորմալ բջիջներին: Եթե այն չի կարողանում գտնել արդյունավետ դեղամիջոց կամ արդյունավետ դեղերի համադրություն, այն կսկսի մշակել նոր դեղամիջոց, որը կարող է բուժել քաղցկեղը: Եթե դեղամիջոցը բուժում է հիվանդությունը, բայց դեռևս ունի կողմնակի ազդեցություններ, համակարգը կփորձի ազատվել կողմնակի ազդեցություններից՝ համապատասխան ճշգրտումների միջոցով:
Հրապարակման ժամանակը. Ապրիլի 13-2022