Nieuws

Momenteel analyseert kunstmatige intelligentie (AI) complexe medische gegevens met behulp van algoritmen en software om de menselijke cognitie te benaderen. Zonder directe input van een AI-algoritme kan de computer dus direct een voorspelling doen.
Innovaties op dit gebied vinden wereldwijd plaats. In Frankrijk gebruiken wetenschappers een technologie genaamd "tijdreeksanalyse" om de opnamegegevens van patiënten van de afgelopen tien jaar te analyseren. Deze studie kan onderzoekers helpen de opnameregels te vinden en machine learning te gebruiken om algoritmen te vinden die de opnameregels in de toekomst kunnen voorspellen.
Deze gegevens worden uiteindelijk aan ziekenhuismanagers verstrekt om hen te helpen voorspellen hoeveel medisch personeel er de komende 15 dagen nodig is, om meer gelijkwaardige diensten aan patiënten te kunnen bieden, om hun wachttijd te verkorten en om de werklast van het medisch personeel zo redelijk mogelijk te verdelen.
Op het gebied van brain-computerinterfaces kan het helpen om basale menselijke ervaringen te herstellen, zoals spraak- en communicatiefuncties die verloren zijn gegaan als gevolg van ziekten en trauma's aan het zenuwstelsel.
Door een directe interface te creëren tussen de menselijke hersenen en de computer, zonder toetsenbord, beeldscherm of muis, zal de kwaliteit van leven van patiënten met amyotrofische laterale sclerose of een beroerte aanzienlijk worden verbeterd.
Daarnaast is AI ook een belangrijk onderdeel van een nieuwe generatie radiotherapie-instrumenten. Het helpt bij het analyseren van de hele tumor via een 'virtuele biopsie', in plaats van via een klein invasief biopsiemonster. De toepassing van AI in de radiotherapie kan gebruikmaken van beeldgebaseerde algoritmen om de kenmerken van de tumor weer te geven.
Bij geneesmiddelenonderzoek en -ontwikkeling kunnen systemen met kunstmatige intelligentie (AI) op basis van big data snel en nauwkeurig geschikte geneesmiddelen selecteren en selecteren. Door middel van computersimulatie kan AI de werking, veiligheid en bijwerkingen van geneesmiddelen voorspellen en het beste medicijn voor de ziekte vinden. Deze technologie zal de geneesmiddelenontwikkelingscyclus aanzienlijk verkorten, de kosten van nieuwe geneesmiddelen verlagen en het succespercentage van nieuwe geneesmiddelenontwikkeling verbeteren.
Wanneer bijvoorbeeld bij iemand kanker wordt vastgesteld, gebruikt het intelligente medicijnontwikkelingssysteem de normale cellen en tumoren van de patiënt om zijn model te instantiëren en alle mogelijke medicijnen te testen totdat het een medicijn vindt dat kankercellen kan doden zonder normale cellen te beschadigen. Als het geen effectief medicijn of een combinatie van effectieve medicijnen kan vinden, start het de ontwikkeling van een nieuw medicijn dat kanker kan genezen. Als het medicijn de ziekte geneest, maar nog steeds bijwerkingen heeft, probeert het systeem deze bijwerkingen te elimineren door middel van de juiste aanpassingen.