Ziņas

Pašlaik mākslīgā intelekta tehnoloģija analizē sarežģītus medicīniskos datus, izmantojot algoritmus un programmatūru, lai tuvinātu cilvēka izziņas spējas. Tādēļ datoram ir iespējams veikt tiešu prognozi bez tiešas mākslīgā intelekta algoritma ievades.
Inovācijas šajā jomā notiek visā pasaulē. Francijā zinātnieki izmanto tehnoloģiju, ko sauc par "laikrindu analīzi", lai analizētu pacientu uzņemšanas ierakstus pēdējo 10 gadu laikā. Šis pētījums var palīdzēt pētniekiem atrast uzņemšanas noteikumus un izmantot mašīnmācīšanos, lai atrastu algoritmus, kas var paredzēt uzņemšanas noteikumus nākotnē.
Šie dati galu galā tiks sniegti slimnīcu vadītājiem, lai palīdzētu viņiem prognozēt nepieciešamo medicīnas personāla “rindu” nākamo 15 dienu laikā, sniegt pacientiem vairāk “līdzvērtīgu” pakalpojumu, saīsināt gaidīšanas laiku un palīdzēt pēc iespējas saprātīgāk sakārtot medicīnas personāla darba slodzi.
Smadzeņu un datoru saskarnes jomā tas var palīdzēt atjaunot cilvēka pamatpieredzi, piemēram, runas un komunikācijas funkcijas, kas zaudētas nervu sistēmas slimību un nervu sistēmas traumu dēļ.
Tiešas saskarnes izveide starp cilvēka smadzenēm un datoru, neizmantojot tastatūru, monitoru vai peli, ievērojami uzlabos pacientu ar amiotrofisko laterālo sklerozi vai insulta traumu dzīves kvalitāti.
Turklāt mākslīgais intelekts (MI) ir arī svarīga jaunās paaudzes staru terapijas rīku sastāvdaļa. Tas palīdz analizēt visu audzēju, izmantojot “virtuālu biopsiju”, nevis nelielu invazīvu biopsijas paraugu. MI pielietojums staru medicīnā var izmantot uz attēliem balstītu algoritmu, lai attēlotu audzēja raksturlielumus.
Zāļu pētniecībā un izstrādē, paļaujoties uz lieliem datiem, mākslīgā intelekta sistēmas var ātri un precīzi atrast un atsijāt piemērotas zāles. Izmantojot datorsimulāciju, mākslīgais intelekts var paredzēt zāļu aktivitāti, drošību un blakusparādības, kā arī atrast vislabākās zāles, kas atbilst slimībai. Šī tehnoloģija ievērojami saīsinās zāļu izstrādes ciklu, samazinās jaunu zāļu izmaksas un uzlabos jaunu zāļu izstrādes panākumu līmeni.
Piemēram, kad kādam tiek diagnosticēts vēzis, viedā zāļu izstrādes sistēma izmantos pacienta normālās šūnas un audzējus, lai izveidotu savu modeli, un izmēģinās visas iespējamās zāles, līdz atradīs zāles, kas var iznīcināt vēža šūnas, nekaitējot normālām šūnām. Ja tā nevar atrast efektīvas zāles vai efektīvu zāļu kombināciju, tā sāks izstrādāt jaunas zāles, kas var izārstēt vēzi. Ja zāles izārstē slimību, bet joprojām rada blakusparādības, sistēma mēģinās atbrīvoties no blakusparādībām, veicot atbilstošas ​​korekcijas.