Obecnie technologia sztucznej inteligencji analizuje złożone dane medyczne za pomocą algorytmów i oprogramowania, aby przybliżyć ludzkie poznanie. Dlatego bez bezpośredniego wprowadzania algorytmu AI komputer może dokonać bezpośredniej prognozy.
Innowacje w tej dziedzinie mają miejsce na całym świecie. We Francji naukowcy wykorzystują technologię zwaną „analizą szeregów czasowych” do analizy dokumentacji przyjęć pacjentów w ciągu ostatnich 10 lat. To badanie może pomóc badaczom znaleźć zasady przyjęć i wykorzystać uczenie maszynowe do znalezienia algorytmów, które mogą przewidzieć zasady przyjęć w przyszłości.
Dane te zostaną ostatecznie przekazane kierownikom szpitali, aby pomóc im przewidzieć „kolejkę” personelu medycznego potrzebną w ciągu najbliższych 15 dni, zapewnić pacjentom więcej „odpowiednich” usług, 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 na skutek chorób i urazów układu nerwowego.
Stworzenie bezpośredniego interfejsu pomiędzy mózgiem człowieka a komputerem, bez konieczności używania klawiatury, monitora czy myszy, znacząco poprawi jakość życia pacjentów cierpiących na stwardnienie zanikowe boczne lub udar mózgu.
Ponadto AI jest również ważną częścią nowej generacji narzędzi radiologicznych. Pomaga analizować cały guz poprzez „wirtualną biopsję”, a nie poprzez małą inwazyjną próbkę biopsji. Zastosowanie AI w dziedzinie medycyny radiacyjnej może wykorzystywać algorytm oparty na obrazach do przedstawiania cech guza.
W badaniach i rozwoju leków, opierając się na dużych zbiorach danych, system sztucznej inteligencji może szybko i dokładnie wydobywać i przesiewać odpowiednie leki. Poprzez symulację komputerową, sztuczna inteligencja może przewidywać aktywność leku, bezpieczeństwo i skutki uboczne oraz znajdować najlepszy lek pasujący do choroby. Ta technologia znacznie skróci cykl rozwoju leków, obniży koszty nowych leków i poprawi wskaźnik sukcesu w rozwoju nowych leków.
Na przykład, gdy u kogoś zostanie zdiagnozowany rak, inteligentny system rozwoju leków wykorzysta normalne komórki i guzy pacjenta, aby utworzyć swój model i wypróbować wszystkie możliwe leki, aż znajdzie lek, który może zabić komórki rakowe bez uszkadzania normalnych komórek. Jeśli nie znajdzie skutecznego leku lub kombinacji skutecznych leków, zacznie opracowywać nowy lek, który może wyleczyć raka. Jeśli lek wyleczy chorobę, ale nadal będzie miał skutki uboczne, system spróbuje pozbyć się skutków ubocznych poprzez odpowiednią korektę.
Czas publikacji: 13-kwi-2022