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Atualmente, a tecnologia de inteligência artificial analisa dados médicos complexos por meio de algoritmos e softwares para aproximar a cognição humana. Portanto, sem a entrada direta de algoritmos de IA, é possível que o computador faça uma previsão direta.
Inovações nessa área estão ocorrendo em todo o mundo. Na França, cientistas estão usando uma tecnologia chamada "análise de séries temporais" para analisar registros de admissão de pacientes nos últimos 10 anos. Este estudo pode ajudar pesquisadores a encontrar as regras de admissão e usar o aprendizado de máquina para encontrar algoritmos que possam prever as regras de admissão no futuro.
Esses dados serão eventualmente fornecidos aos gestores de hospitais para ajudá-los a prever a "fila" de equipe médica necessária nos próximos 15 dias, fornecer mais serviços de "contraparte" para os pacientes, encurtar o tempo de espera e ajudar a organizar a carga de trabalho da equipe médica da forma mais razoável possível.
No campo da interface cérebro-computador, ele pode ajudar a restaurar a experiência humana básica, como a fala e a função de comunicação perdidas devido a doenças do sistema nervoso e traumas no sistema nervoso.
Criar uma interface direta entre o cérebro humano e o computador sem usar teclado, monitor ou mouse melhorará significativamente a qualidade de vida de pacientes com esclerose lateral amiotrófica ou lesão por derrame.
Além disso, a IA também é uma parte importante de uma nova geração de ferramentas de radiação. Ela ajuda a analisar todo o tumor por meio de "biópsia virtual", em vez de uma pequena amostra de biópsia invasiva. A aplicação da IA ​​no campo da radioterapia pode usar algoritmos baseados em imagens para representar as características do tumor.
Na pesquisa e desenvolvimento de medicamentos, com base em big data, sistemas de inteligência artificial podem minerar e selecionar medicamentos adequados com rapidez e precisão. Por meio de simulação computacional, a inteligência artificial pode prever a atividade, a segurança e os efeitos colaterais dos medicamentos, além de encontrar o medicamento mais adequado para cada doença. Essa tecnologia reduzirá significativamente o ciclo de desenvolvimento de medicamentos, reduzirá o custo de novos medicamentos e aumentará a taxa de sucesso do desenvolvimento de novos medicamentos.
Por exemplo, quando alguém é diagnosticado com câncer, o sistema inteligente de desenvolvimento de medicamentos utiliza as células normais e os tumores do paciente para instanciar seu modelo e testar todos os medicamentos possíveis até encontrar um que possa matar as células cancerígenas sem danificar as células normais. Se não conseguir encontrar um medicamento eficaz ou uma combinação de medicamentos eficazes, começará a desenvolver um novo medicamento que possa curar o câncer. Se o medicamento curar a doença, mas ainda apresentar efeitos colaterais, o sistema tentará eliminá-los por meio de ajustes correspondentes.