Šiuo metu dirbtinio intelekto technologijos analizuoja sudėtingus medicininius duomenis naudodamos algoritmus ir programinę įrangą, kad apytiksliai nustatytų žmogaus pažinimo funkcijas. Todėl kompiuteris gali tiesiogiai prognozuoti be tiesioginės dirbtinio intelekto algoritmo įvesties.
Šioje srityje inovacijos diegiamos visame pasaulyje. Prancūzijoje mokslininkai naudoja technologiją, vadinamą „laiko eilučių analize“, pacientų priėmimo įrašams analizuoti per pastaruosius 10 metų. Šis tyrimas gali padėti tyrėjams nustatyti priėmimo taisykles ir, pasitelkus mašininį mokymąsi, rasti algoritmus, kurie galėtų numatyti priėmimo taisykles ateityje.
Šie duomenys galiausiai bus pateikti ligoninių vadovams, kad jie galėtų numatyti per ateinančias 15 dienų reikalingo medicinos personalo „susirinkimą“, suteikti pacientams daugiau „analogiškų“ paslaugų, sutrumpinti jų laukimo laiką ir kuo racionaliau paskirstyti medicinos personalo darbo krūvį.
Smegenų ir kompiuterių sąsajų srityje tai gali padėti atkurti pagrindinę žmogaus patirtį, pavyzdžiui, kalbos ir bendravimo funkcijas, prarastas dėl nervų sistemos ligų ir nervų sistemos traumų.
Sukūrus tiesioginę sąsają tarp žmogaus smegenų ir kompiuterio nenaudojant klaviatūros, monitoriaus ar pelės, žymiai pagerės pacientų, sergančių amiotrofine lateraline skleroze ar patyrusių insultą, gyvenimo kokybė.
Be to, dirbtinis intelektas (DI) yra svarbi naujos kartos spindulinės terapijos įrankių dalis. Jis padeda analizuoti visą naviką atliekant „virtualią biopsiją“, o ne paimant nedidelį invazinį biopsijos mėginį. DI taikymas spindulinės medicinos srityje gali naudoti vaizdu pagrįstą algoritmą naviko charakteristikoms atvaizduoti.
Vaistų tyrimų ir plėtros srityje, remdamasi dideliais duomenų kiekiais, dirbtinio intelekto sistema gali greitai ir tiksliai atrinkti bei atrinkti tinkamus vaistus. Kompiuterinio modeliavimo metu dirbtinis intelektas gali numatyti vaistų aktyvumą, saugumą ir šalutinį poveikį bei rasti geriausią vaistą, atitinkantį ligą. Ši technologija gerokai sutrumpins vaistų kūrimo ciklą, sumažins naujų vaistų kainą ir pagerins naujų vaistų kūrimo sėkmės rodiklį.
Pavyzdžiui, kai kam nors diagnozuojamas vėžys, išmanioji vaistų kūrimo sistema naudos paciento normalias ląsteles ir navikus savo modeliui sukurti ir išbandys visus įmanomus vaistus, kol suras vaistą, kuris gali sunaikinti vėžio ląsteles nepakenkdamas normalioms ląstelėms. Jei sistema neranda veiksmingo vaisto ar veiksmingų vaistų derinio, ji pradeda kurti naują vaistą, kuris gali išgydyti vėžį. Jei vaistas išgydo ligą, bet vis tiek turi šalutinį poveikį, sistema bandys atsikratyti šalutinio poveikio atitinkamai koreguodama savo veiksmus.
Įrašo laikas: 2022 m. balandžio 13 d.