समाचार

हाल, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रविधिले एल्गोरिदम र सफ्टवेयर मार्फत जटिल चिकित्सा डेटाको विश्लेषण गर्दछ जसले मानव अनुभूतिको अनुमान गर्दछ। त्यसैले, एआई एल्गोरिदमको प्रत्यक्ष इनपुट बिना, कम्प्युटरले प्रत्यक्ष भविष्यवाणी गर्न सम्भव छ।
यस क्षेत्रमा विश्वभरि आविष्कारहरू भइरहेका छन्। फ्रान्समा, वैज्ञानिकहरूले विगत १० वर्षमा बिरामी भर्ना रेकर्डहरूको विश्लेषण गर्न "समय श्रृंखला विश्लेषण" भनिने प्रविधि प्रयोग गरिरहेका छन्। यो अध्ययनले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई भर्नाको नियमहरू फेला पार्न र भविष्यमा भर्नाको नियमहरूको भविष्यवाणी गर्न सक्ने एल्गोरिदमहरू फेला पार्न मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
यो डेटा अन्ततः अस्पताल प्रबन्धकहरूलाई आगामी १५ दिनमा आवश्यक पर्ने चिकित्सा कर्मचारीहरूको "लाइनअप" भविष्यवाणी गर्न, बिरामीहरूको लागि थप "सहकर्मी" सेवाहरू प्रदान गर्न, उनीहरूको प्रतीक्षा समय घटाउन, र चिकित्सा कर्मचारीहरूको लागि कार्यभारलाई सकेसम्म उचित रूपमा व्यवस्थित गर्न मद्दत गर्न प्रदान गरिनेछ।
मस्तिष्क कम्प्युटर इन्टरफेसको क्षेत्रमा, यसले स्नायु प्रणाली रोगहरू र स्नायु प्रणालीको आघातका कारण हराएको बोली र सञ्चार कार्य जस्ता आधारभूत मानव अनुभवलाई पुनर्स्थापित गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
किबोर्ड, मनिटर वा माउस प्रयोग नगरी मानव मस्तिष्क र कम्प्युटर बीच प्रत्यक्ष इन्टरफेस सिर्जना गर्नाले एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस वा स्ट्रोक चोटका बिरामीहरूको जीवनस्तरमा उल्लेखनीय सुधार हुनेछ।
यसको अतिरिक्त, एआई पनि नयाँ पुस्ताको विकिरण उपकरणहरूको एक महत्त्वपूर्ण भाग हो। यसले सानो आक्रामक बायोप्सी नमूनाको सट्टा "भर्चुअल बायोप्सी" मार्फत सम्पूर्ण ट्युमरको विश्लेषण गर्न मद्दत गर्दछ। विकिरण औषधिको क्षेत्रमा एआईको प्रयोगले ट्युमरको विशेषताहरू प्रतिनिधित्व गर्न छवि-आधारित एल्गोरिथ्म प्रयोग गर्न सक्छ।
औषधि अनुसन्धान र विकासमा, ठूलो डेटामा भर पर्दै, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालीले उपयुक्त औषधिहरूको छिटो र सही रूपमा खानी र स्क्रिन गर्न सक्छ। कम्प्युटर सिमुलेशन मार्फत, कृत्रिम बुद्धिमत्ताले औषधि गतिविधि, सुरक्षा र साइड इफेक्टहरूको भविष्यवाणी गर्न सक्छ, र रोगसँग मेल खाने उत्तम औषधि फेला पार्न सक्छ। यो प्रविधिले औषधि विकास चक्रलाई धेरै छोटो बनाउनेछ, नयाँ औषधिहरूको लागत घटाउनेछ र नयाँ औषधि विकासको सफलता दरमा सुधार गर्नेछ।
उदाहरणका लागि, जब कसैलाई क्यान्सर भएको पत्ता लाग्छ, बुद्धिमान औषधि विकास प्रणालीले बिरामीको सामान्य कोषहरू र ट्युमरहरू प्रयोग गरेर आफ्नो मोडेललाई स्थापित गर्नेछ र सामान्य कोषहरूलाई हानि नगरी क्यान्सर कोषहरूलाई मार्न सक्ने औषधि फेला नपाएसम्म सबै सम्भावित औषधिहरू प्रयास गर्नेछ। यदि यसले प्रभावकारी औषधि वा प्रभावकारी औषधिहरूको संयोजन फेला पार्न सकेन भने, यसले क्यान्सर निको पार्न सक्ने नयाँ औषधि विकास गर्न थाल्नेछ। यदि औषधिले रोग निको पार्छ तर अझै पनि साइड इफेक्टहरू छन् भने, प्रणालीले सम्बन्धित समायोजन मार्फत साइड इफेक्टहरूबाट छुटकारा पाउन प्रयास गर्नेछ।