სიახლეები

ამჟამად, ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგია აანალიზებს რთულ სამედიცინო მონაცემებს ალგორითმებისა და პროგრამული უზრუნველყოფის მეშვეობით, რათა მიახლოებით განსაზღვროს ადამიანის შემეცნება. ამიტომ, ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმის პირდაპირი შეყვანის გარეშე, კომპიუტერს შეუძლია პირდაპირი პროგნოზირება.
ამ სფეროში ინოვაციები მთელ მსოფლიოში ხორციელდება. საფრანგეთში მეცნიერები ბოლო 10 წლის განმავლობაში პაციენტების ჰოსპიტალიზაციის ჩანაწერების გასაანალიზებლად იყენებენ ტექნოლოგიას, რომელსაც „დროის სერიების ანალიზი“ ეწოდება. ამ კვლევას შეუძლია დაეხმაროს მკვლევარებს ჰოსპიტალიზაციის წესების პოვნაში და მანქანური სწავლების გამოყენებით იპოვონ ალგორითმები, რომლებსაც შეუძლიათ მომავალში ჰოსპიტალიზაციის წესების პროგნოზირება.
ეს მონაცემები საბოლოოდ მიეწოდება საავადმყოფოს მენეჯერებს, რაც მათ დაეხმარება მომდევნო 15 დღის განმავლობაში საჭირო სამედიცინო პერსონალის „შემადგენლობის“ პროგნოზირებაში, პაციენტებისთვის მეტი „ანალოგიური“ მომსახურების გაწევაში, მათი ლოდინის დროის შემცირებასა და სამედიცინო პერსონალის სამუშაო დატვირთვის მაქსიმალურად გონივრულად ორგანიზებაში.
ტვინ-კომპიუტერული ინტერფეისის სფეროში, მას შეუძლია ხელი შეუწყოს ადამიანის ძირითადი გამოცდილების აღდგენას, როგორიცაა ნერვული სისტემის დაავადებებისა და ნერვული სისტემის ტრავმის გამო დაკარგული მეტყველებისა და კომუნიკაციის ფუნქცია.
ადამიანის ტვინსა და კომპიუტერს შორის პირდაპირი ინტერფეისის შექმნა კლავიატურის, მონიტორის ან მაუსის გამოყენების გარეშე მნიშვნელოვნად გააუმჯობესებს ამიოტროფიული გვერდითი სკლეროზის ან ინსულტის მქონე პაციენტების ცხოვრების ხარისხს.
გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტი ასევე წარმოადგენს რადიაციული ხელსაწყოების ახალი თაობის მნიშვნელოვან ნაწილს. ის ხელს უწყობს მთელი სიმსივნის ანალიზს „ვირტუალური ბიოფსიის“ მეშვეობით და არა მცირე ინვაზიური ბიოფსიის ნიმუშის მეშვეობით. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება რადიაციული მედიცინის სფეროში სიმსივნის მახასიათებლების წარმოსადგენად შესაძლებელია გამოსახულებაზე დაფუძნებული ალგორითმის გამოყენებით.
მედიკამენტების კვლევასა და განვითარებაში, დიდ მონაცემებზე დაყრდნობით, ხელოვნური ინტელექტის სისტემას შეუძლია სწრაფად და ზუსტად მოიპოვოს და გამოავლინოს შესაფერისი მედიკამენტები. კომპიუტერული სიმულაციის საშუალებით, ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია იწინასწარმეტყველოს წამლის აქტივობა, უსაფრთხოება და გვერდითი მოვლენები და იპოვოს დაავადების შესაბამისი საუკეთესო პრეპარატი. ეს ტექნოლოგია მნიშვნელოვნად შეამცირებს წამლის შემუშავების ციკლს, შეამცირებს ახალი მედიკამენტების ღირებულებას და გააუმჯობესებს ახალი მედიკამენტების შემუშავების წარმატების მაჩვენებელს.
მაგალითად, როდესაც ადამიანს კიბოს დიაგნოზი დაუსვეს, ინტელექტუალური წამლის შემუშავების სისტემა გამოიყენებს პაციენტის ნორმალურ უჯრედებსა და სიმსივნეებს თავისი მოდელის შესაქმნელად და ცდის ყველა შესაძლო პრეპარატს მანამ, სანამ არ იპოვის პრეპარატს, რომელსაც შეუძლია კიბოს უჯრედების განადგურება ნორმალური უჯრედების დაზიანების გარეშე. თუ ის ვერ პოულობს ეფექტურ პრეპარატს ან ეფექტური წამლების კომბინაციას, ის დაიწყებს ახალი პრეპარატის შემუშავებას, რომელსაც შეუძლია კიბოს განკურნება. თუ პრეპარატი კურნავს დაავადებას, მაგრამ მაინც აქვს გვერდითი მოვლენები, სისტემა შეეცდება გვერდითი მოვლენებისგან თავის დაღწევას შესაბამისი კორექტირების გზით.