വാർത്തകൾ

നിലവിൽ, കൃത്രിമബുദ്ധി സാങ്കേതികവിദ്യ അൽഗോരിതങ്ങളും സോഫ്റ്റ്‌വെയറുകളും ഉപയോഗിച്ച് സങ്കീർണ്ണമായ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്ത് മനുഷ്യന്റെ അറിവിനെ ഏകദേശമാക്കുന്നു. അതിനാൽ, AI അൽഗോരിതത്തിന്റെ നേരിട്ടുള്ള ഇൻപുട്ട് ഇല്ലാതെ, കമ്പ്യൂട്ടറിന് നേരിട്ട് പ്രവചനം നടത്താൻ കഴിയും.
ഈ മേഖലയിലെ നൂതനാശയങ്ങൾ ലോകമെമ്പാടും നടക്കുന്നുണ്ട്. ഫ്രാൻസിൽ, കഴിഞ്ഞ 10 വർഷത്തെ രോഗി പ്രവേശന രേഖകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ ശാസ്ത്രജ്ഞർ "സമയ പരമ്പര വിശകലനം" എന്ന സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രവേശന നിയമങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ ഗവേഷകരെ സഹായിക്കാനും ഭാവിയിൽ പ്രവേശന നിയമങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ കഴിയുന്ന അൽഗോരിതങ്ങൾ കണ്ടെത്താൻ മെഷീൻ ലേണിംഗ് ഉപയോഗിക്കാനും ഈ പഠനം സഹായിക്കും.
അടുത്ത 15 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ആവശ്യമായ മെഡിക്കൽ സ്റ്റാഫുകളുടെ "ലൈനപ്പ്" പ്രവചിക്കാനും, രോഗികൾക്ക് കൂടുതൽ "എതിർ" സേവനങ്ങൾ നൽകാനും, അവരുടെ കാത്തിരിപ്പ് സമയം കുറയ്ക്കാനും, മെഡിക്കൽ സ്റ്റാഫിന്റെ ജോലിഭാരം കഴിയുന്നത്ര ന്യായമായി ക്രമീകരിക്കാനും സഹായിക്കുന്നതിന് ഈ ഡാറ്റ ഒടുവിൽ ആശുപത്രി മാനേജർമാർക്ക് നൽകും.
തലച്ചോറിലെ കമ്പ്യൂട്ടർ ഇന്റർഫേസിന്റെ മേഖലയിൽ, നാഡീവ്യവസ്ഥയുടെ രോഗങ്ങൾ, നാഡീവ്യവസ്ഥയുടെ ആഘാതം എന്നിവ കാരണം നഷ്ടപ്പെട്ട സംസാരം, ആശയവിനിമയ പ്രവർത്തനം തുടങ്ങിയ അടിസ്ഥാന മനുഷ്യാനുഭവങ്ങൾ പുനഃസ്ഥാപിക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കും.
കീബോർഡ്, മോണിറ്റർ അല്ലെങ്കിൽ മൗസ് എന്നിവ ഉപയോഗിക്കാതെ മനുഷ്യ തലച്ചോറിനും കമ്പ്യൂട്ടറിനുമിടയിൽ നേരിട്ടുള്ള ഒരു ഇന്റർഫേസ് സൃഷ്ടിക്കുന്നത് അമിയോട്രോഫിക് ലാറ്ററൽ സ്ക്ലിറോസിസ് അല്ലെങ്കിൽ സ്ട്രോക്ക് പരിക്ക് ഉള്ള രോഗികളുടെ ജീവിത നിലവാരം ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്തും.
കൂടാതെ, പുതിയ തലമുറയിലെ റേഡിയേഷൻ ഉപകരണങ്ങളുടെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗമാണ് AI. ഒരു ചെറിയ ഇൻവേസീവ് ബയോപ്സി സാമ്പിളിലൂടെയല്ല, "വെർച്വൽ ബയോപ്സി"യിലൂടെ മുഴുവൻ ട്യൂമറിനെയും വിശകലനം ചെയ്യാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു. റേഡിയേഷൻ മെഡിസിൻ മേഖലയിൽ AI യുടെ പ്രയോഗത്തിന് ട്യൂമറിന്റെ സവിശേഷതകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നതിന് ഇമേജ് അധിഷ്ഠിത അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കാം.
ബിഗ് ഡാറ്റയെ ആശ്രയിച്ച്, ഔഷധ ഗവേഷണത്തിലും വികസനത്തിലും, കൃത്രിമബുദ്ധി സംവിധാനത്തിന് അനുയോജ്യമായ മരുന്നുകൾ വേഗത്തിലും കൃത്യമായും ഖനനം ചെയ്യാനും പരിശോധിക്കാനും കഴിയും. കമ്പ്യൂട്ടർ സിമുലേഷനിലൂടെ, കൃത്രിമബുദ്ധിക്ക് മരുന്നുകളുടെ പ്രവർത്തനം, സുരക്ഷ, പാർശ്വഫലങ്ങൾ എന്നിവ പ്രവചിക്കാനും രോഗവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഏറ്റവും മികച്ച മരുന്ന് കണ്ടെത്താനും കഴിയും. ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ ഔഷധ വികസന ചക്രം വളരെയധികം കുറയ്ക്കുകയും പുതിയ മരുന്നുകളുടെ വില കുറയ്ക്കുകയും പുതിയ ഔഷധ വികസനത്തിന്റെ വിജയ നിരക്ക് മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.
ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരാൾക്ക് കാൻസർ ഉണ്ടെന്ന് കണ്ടെത്തുമ്പോൾ, ബുദ്ധിമാനായ മരുന്ന് വികസന സംവിധാനം രോഗിയുടെ സാധാരണ കോശങ്ങളെയും ട്യൂമറുകളെയും ഉപയോഗിച്ച് അതിന്റെ മാതൃക സൃഷ്ടിക്കുകയും സാധാരണ കോശങ്ങൾക്ക് ദോഷം വരുത്താതെ കാൻസർ കോശങ്ങളെ കൊല്ലാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മരുന്ന് കണ്ടെത്തുന്നതുവരെ സാധ്യമായ എല്ലാ മരുന്നുകളും പരീക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യും. ഫലപ്രദമായ ഒരു മരുന്നോ ഫലപ്രദമായ മരുന്നുകളുടെ സംയോജനമോ കണ്ടെത്താൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, കാൻസർ സുഖപ്പെടുത്താൻ കഴിയുന്ന ഒരു പുതിയ മരുന്ന് വികസിപ്പിക്കാൻ തുടങ്ങും. മരുന്ന് രോഗം ഭേദമാക്കിയിട്ടും പാർശ്വഫലങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, അനുബന്ധ ക്രമീകരണത്തിലൂടെ പാർശ്വഫലങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ സിസ്റ്റം ശ്രമിക്കും.