Nyheter

För närvarande analyserar artificiell intelligens komplex medicinsk data genom algoritmer och programvara för att approximera mänsklig kognition. Därför är det möjligt för datorn att göra en direkt förutsägelse utan direkt inmatning från AI-algoritmer.
Innovationer inom detta område sker över hela världen. I Frankrike använder forskare en teknik som kallas "tidsserieanalys" för att analysera patientjournaler under de senaste 10 åren. Denna studie kan hjälpa forskare att hitta regler för intagning och använda maskininlärning för att hitta algoritmer som kan förutsäga reglerna för intagning i framtiden.
Denna data kommer så småningom att tillhandahållas sjukhuschefer för att hjälpa dem att förutsäga den medicinska personal som behövs under de kommande 15 dagarna, tillhandahålla fler motsvarighetstjänster till patienter, förkorta deras väntetider och hjälpa till att organisera arbetsbelastningen för medicinsk personal så rimligt som möjligt.
Inom området hjärnans datorgränssnitt kan det hjälpa till att återställa grundläggande mänsklig erfarenhet, såsom tal- och kommunikationsfunktion som förlorats på grund av nervsystemets sjukdomar och trauman i nervsystemet.
Att skapa ett direkt gränssnitt mellan den mänskliga hjärnan och datorn utan att använda tangentbord, skärm eller mus kommer avsevärt att förbättra livskvaliteten för patienter med amyotrofisk lateralskleros eller strokeskada.
Dessutom är AI också en viktig del av en ny generation av strålverktyg. Det hjälper till att analysera hela tumören genom "virtuell biopsi", snarare än genom ett litet invasivt biopsiprov. Tillämpningen av AI inom strålmedicin kan använda bildbaserade algoritmer för att representera tumörens egenskaper.
Inom läkemedelsforskning och utveckling kan artificiell intelligens, med hjälp av stordata, snabbt och noggrant utvinna och sålla ut lämpliga läkemedel. Genom datorsimulering kan artificiell intelligens förutsäga läkemedelsaktivitet, säkerhet och biverkningar, och hitta det bästa läkemedlet för sjukdomen. Denna teknik kommer att avsevärt förkorta läkemedelsutvecklingscykeln, minska kostnaden för nya läkemedel och förbättra framgångsgraden för ny läkemedelsutveckling.
Till exempel, när någon diagnostiseras med cancer, kommer det intelligenta läkemedelsutvecklingssystemet att använda patientens normala celler och tumörer för att skapa sin modell och prova alla möjliga läkemedel tills det hittar ett läkemedel som kan döda cancerceller utan att skada normala celler. Om det inte kan hitta ett effektivt läkemedel eller en kombination av effektiva läkemedel, kommer det att börja utveckla ett nytt läkemedel som kan bota cancer. Om läkemedlet botar sjukdomen men fortfarande har biverkningar, kommer systemet att försöka bli av med biverkningarna genom motsvarande justeringar.