Novice

Trenutno tehnologija umetne inteligence analizira kompleksne medicinske podatke s pomočjo algoritmov in programske opreme, da bi se približala človeški kogniciji. Zato je računalnik brez neposrednega vnosa algoritma umetne inteligence sposoben neposredno napovedati.
Inovacije na tem področju se dogajajo po vsem svetu. V Franciji znanstveniki uporabljajo tehnologijo, imenovano »analiza časovnih vrst«, za analizo zapisov o sprejemu pacientov v zadnjih 10 letih. Ta študija lahko raziskovalcem pomaga najti pravila za sprejem in s strojnim učenjem najti algoritme, ki lahko napovedujejo pravila za sprejem v prihodnosti.
Ti podatki bodo sčasoma posredovani vodstvu bolnišnic, da jim bodo pomagali napovedati »vrsto« potrebnega zdravstvenega osebja v naslednjih 15 dneh, zagotoviti več »sorodnih« storitev za paciente, skrajšati čakalne dobe in čim bolj razumno razporediti delovno obremenitev zdravstvenega osebja.
Na področju možgansko-računalniškega vmesnika lahko pomaga obnoviti osnovne človeške izkušnje, kot sta govor in komunikacijske funkcije, izgubljene zaradi bolezni živčnega sistema in travm živčnega sistema.
Ustvarjanje neposrednega vmesnika med človeškimi možgani in računalnikom brez uporabe tipkovnice, monitorja ali miške bo znatno izboljšalo kakovost življenja bolnikov z amiotrofično lateralno sklerozo ali možgansko kapjo.
Poleg tega je umetna inteligenca pomemben del nove generacije orodij za obsevanje. Pomaga analizirati celoten tumor z "virtualno biopsijo" namesto z majhnim invazivnim vzorcem biopsije. Uporaba umetne inteligence na področju radiacijske medicine lahko uporabi algoritem, ki temelji na slikah, za predstavitev značilnosti tumorja.
Pri raziskavah in razvoju zdravil lahko sistemi umetne inteligence, ki se opirajo na velike količine podatkov, hitro in natančno poiščejo ter izločijo ustrezna zdravila. Z računalniško simulacijo lahko umetna inteligenca napove aktivnost zdravil, varnost in stranske učinke ter najde najboljše zdravilo za določeno bolezen. Ta tehnologija bo močno skrajšala cikel razvoja zdravil, zmanjšala stroške novih zdravil in izboljšala stopnjo uspešnosti razvoja novih zdravil.
Na primer, ko nekomu diagnosticirajo raka, bo inteligentni sistem za razvoj zdravil uporabil bolnikove normalne celice in tumorje za vzpostavitev svojega modela in preizkusil vsa možna zdravila, dokler ne najde zdravila, ki lahko ubije rakave celice, ne da bi pri tem poškodoval normalne celice. Če ne najde učinkovitega zdravila ali kombinacije učinkovitih zdravil, bo začel razvijati novo zdravilo, ki lahko ozdravi raka. Če zdravilo ozdravi bolezen, vendar ima še vedno stranske učinke, bo sistem poskušal te stranske učinke odpraviti z ustreznimi prilagoditvami.