Новости

В настоящее время технология искусственного интеллекта анализирует сложные медицинские данные с помощью алгоритмов и программного обеспечения, чтобы приблизиться к человеческому познанию. Таким образом, без прямого ввода алгоритма ИИ компьютер может сделать прямой прогноз.
Инновации в этой области происходят во всем мире. Во Франции ученые используют технологию под названием «анализ временных рядов» для анализа записей о приеме пациентов за последние 10 лет. Это исследование может помочь исследователям найти правила приема и использовать машинное обучение для поиска алгоритмов, которые могут предсказать правила приема в будущем.
Эти данные в конечном итоге будут предоставлены руководителям больниц, чтобы помочь им спрогнозировать «очередь» медицинского персонала, необходимого в течение следующих 15 дней, предоставить больше «параллельных» услуг пациентам, сократить время их ожидания и помочь максимально разумно распределить нагрузку на медицинский персонал.
В области интерфейса «мозг-компьютер» он может помочь восстановить базовые человеческие возможности, такие как речь и коммуникативные функции, утраченные из-за заболеваний и травм нервной системы.
Создание прямого интерфейса между мозгом человека и компьютером без использования клавиатуры, монитора или мыши значительно улучшит качество жизни пациентов с боковым амиотрофическим склерозом или инсультом.
Кроме того, ИИ также является важной частью нового поколения радиационных инструментов. Он помогает анализировать всю опухоль посредством «виртуальной биопсии», а не посредством небольшого инвазивного образца биопсии. Применение ИИ в области радиационной медицины может использовать алгоритм на основе изображений для представления характеристик опухоли.
В исследовании и разработке лекарств, опираясь на большие данные, система искусственного интеллекта может быстро и точно добывать и отбирать подходящие лекарства. С помощью компьютерного моделирования искусственный интеллект может предсказывать активность лекарств, безопасность и побочные эффекты, а также находить лучшее лекарство для лечения заболевания. Эта технология значительно сократит цикл разработки лекарств, снизит стоимость новых лекарств и повысит показатель успешности разработки новых лекарств.
Например, когда у кого-то диагностируют рак, интеллектуальная система разработки лекарств будет использовать нормальные клетки и опухоли пациента для создания своей модели и пробовать все возможные лекарства, пока не найдет лекарство, которое может убить раковые клетки, не нанося вреда нормальным клеткам. Если она не может найти эффективное лекарство или комбинацию эффективных лекарств, она начнет разрабатывать новое лекарство, которое может вылечить рак. Если лекарство вылечит болезнь, но все еще имеет побочные эффекты, система попытается избавиться от побочных эффектов с помощью соответствующей корректировки.