Günümüzde yapay zeka teknolojisi, insan bilişini yaklaşık olarak tahmin etmek için algoritmalar ve yazılımlar aracılığıyla karmaşık tıbbi verileri analiz eder. Bu nedenle, AI algoritmasının doğrudan girdisi olmadan, bilgisayarın doğrudan bir tahmin yapması mümkündür.
Bu alandaki yenilikler dünya çapında gerçekleşiyor. Fransa'da bilim insanları, son 10 yıldaki hasta kabul kayıtlarını analiz etmek için "zaman serisi analizi" adı verilen bir teknoloji kullanıyor. Bu çalışma, araştırmacıların kabul kurallarını bulmalarına ve gelecekte kabul kurallarını tahmin edebilecek algoritmalar bulmak için makine öğrenimini kullanmalarına yardımcı olabilir.
Bu veriler, hastane yöneticilerine önümüzdeki 15 gün içinde ihtiyaç duyulacak tıbbi personel "dizisini" tahmin etmelerine, hastalara daha fazla "karşılıklı" hizmet sunmalarına, bekleme sürelerini kısaltmalarına ve tıbbi personelin iş yükünü mümkün olduğunca makul bir şekilde düzenlemelerine yardımcı olmak amacıyla sunulacaktır.
Beyin bilgisayar arayüzü alanında, sinir sistemi hastalıkları ve sinir sistemi travmaları nedeniyle kaybolan konuşma ve iletişim fonksiyonu gibi temel insan deneyiminin yeniden kazandırılmasına yardımcı olabilir.
Klavye, monitör veya fare kullanmadan insan beyni ile bilgisayar arasında doğrudan bir arayüz oluşturmak, amiyotrofik lateral skleroz veya felç yaralanması olan hastaların yaşam kalitesini önemli ölçüde artıracaktır.
Ayrıca, AI yeni nesil radyasyon araçlarının da önemli bir parçasıdır. Küçük bir invaziv biyopsi örneği yerine, tümörün tamamının "sanal biyopsi" yoluyla analiz edilmesine yardımcı olur. AI'nın radyasyon tıbbı alanındaki uygulaması, tümörün özelliklerini temsil etmek için görüntü tabanlı algoritmayı kullanabilir.
İlaç araştırma ve geliştirmede, büyük verilere dayanarak, yapay zeka sistemi uygun ilaçları hızlı ve doğru bir şekilde çıkarabilir ve eleyebilir. Bilgisayar simülasyonu yoluyla, yapay zeka ilaç aktivitesini, güvenliğini ve yan etkilerini tahmin edebilir ve hastalığa uyan en iyi ilacı bulabilir. Bu teknoloji ilaç geliştirme döngüsünü büyük ölçüde kısaltacak, yeni ilaçların maliyetini düşürecek ve yeni ilaç geliştirmenin başarı oranını artıracaktır.
Örneğin, birine kanser teşhisi konduğunda, akıllı ilaç geliştirme sistemi, modelini oluşturmak için hastanın normal hücrelerini ve tümörlerini kullanacak ve normal hücrelere zarar vermeden kanser hücrelerini öldürebilecek bir ilaç bulana kadar tüm olası ilaçları deneyecektir. Etkili bir ilaç veya etkili ilaçların bir kombinasyonunu bulamazsa, kanseri tedavi edebilecek yeni bir ilaç geliştirmeye başlayacaktır. İlaç hastalığı tedavi ediyorsa ancak hala yan etkileri varsa, sistem buna karşılık gelen ayarlamalar yoluyla yan etkilerden kurtulmaya çalışacaktır.
Gönderi zamanı: 13-Nis-2022