Obecnie technologia sztucznej inteligencji analizuje złożone dane medyczne za pomocą algorytmów i oprogramowania, aby przybliżyć ludzkie zdolności poznawcze. Dzięki temu, bez bezpośredniego udziału algorytmu sztucznej inteligencji, komputer może dokonać bezpośredniej prognozy.
Innowacje w tej dziedzinie pojawiają się na całym świecie. We Francji naukowcy wykorzystują technologię zwaną „analizą szeregów czasowych” do analizy dokumentacji przyjęć pacjentów z ostatnich 10 lat. Badanie to może pomóc naukowcom w ustaleniu zasad przyjęć i wykorzystaniu uczenia maszynowego do opracowania algorytmów, które będą w stanie przewidzieć zasady przyjęć w przyszłości.
Dane te zostaną ostatecznie przekazane kierownictwu szpitali, aby pomóc mu przewidzieć, jaka obsada personelu medycznego będzie potrzebna w ciągu najbliższych 15 dni, zapewnić pacjentom więcej usług „odpowiednich”, skrócić ich czas oczekiwania i pomóc w jak najrozsądniejszym rozplanowaniu obciążenia pracą personelu medycznego.
W dziedzinie interfejsu mózg-komputer może pomóc w przywróceniu podstawowych ludzkich funkcji poznawczych, takich jak mowa i komunikacja, utraconych w wyniku chorób i urazów układu nerwowego.
Stworzenie bezpośredniego interfejsu łączącego mózg człowieka z komputerem, bez konieczności używania klawiatury, monitora czy myszy, znacząco poprawi jakość życia pacjentów cierpiących na stwardnienie zanikowe boczne lub udar mózgu.
Ponadto, sztuczna inteligencja stanowi również istotny element nowej generacji narzędzi radiologicznych. Umożliwia ona analizę całego guza poprzez „wirtualną biopsję”, a nie poprzez małą, inwazyjną biopsję. Zastosowanie sztucznej inteligencji w radioterapii może wykorzystywać algorytmy oparte na obrazowaniu do przedstawiania charakterystyki guza.
W badaniach i rozwoju leków, wykorzystując duże zbiory danych (big data), systemy sztucznej inteligencji mogą szybko i precyzyjnie wyszukiwać i selekcjonować odpowiednie leki. Poprzez symulację komputerową, sztuczna inteligencja może przewidywać aktywność leku, jego bezpieczeństwo i skutki uboczne oraz znajdować najlepszy lek dla danej choroby. Technologia ta znacznie skróci cykl rozwoju leków, obniży koszty nowych leków i zwiększy wskaźnik sukcesu w ich opracowywaniu.
Na przykład, gdy u pacjenta zostanie zdiagnozowany nowotwór, inteligentny system rozwoju leków wykorzysta zdrowe komórki i guzy pacjenta do stworzenia swojego modelu i wypróbuje wszystkie możliwe leki, aż znajdzie lek, który może zabić komórki nowotworowe bez uszkadzania komórek zdrowych. Jeśli nie znajdzie skutecznego leku lub kombinacji skutecznych leków, rozpocznie opracowywanie nowego leku, który może wyleczyć raka. Jeśli lek wyleczy chorobę, ale nadal będzie miał skutki uboczne, system spróbuje wyeliminować te skutki uboczne poprzez odpowiednie modyfikacje.
Czas publikacji: 13 kwietnia 2022 r.