Новини

Наразі технологія штучного інтелекту аналізує складні медичні дані за допомогою алгоритмів та програмного забезпечення, щоб наближено оцінити людське пізнання. Таким чином, без прямого введення алгоритму штучного інтелекту комп'ютер може робити прямі прогнози.
Інновації в цій галузі відбуваються по всьому світу. У Франції вчені використовують технологію під назвою «аналіз часових рядів» для аналізу записів про госпіталізацію пацієнтів за останні 10 років. Це дослідження може допомогти дослідникам знайти правила госпіталізації та використовувати машинне навчання для пошуку алгоритмів, які можуть передбачити правила госпіталізації в майбутньому.
Ці дані зрештою будуть надані керівникам лікарень, щоб допомогти їм передбачити «чергу» медичного персоналу, необхідного протягом наступних 15 днів, надавати більше «аналогічних» послуг пацієнтам, скорочувати час очікування та допомагати максимально раціонально розподіляти робоче навантаження медичного персоналу.
У сфері інтерфейсу мозку та комп'ютера це може допомогти відновити базовий людський досвід, такий як мовленнєві та комунікативні функції, втрачені через захворювання та травми нервової системи.
Створення прямого інтерфейсу між людським мозком та комп'ютером без використання клавіатури, монітора чи миші значно покращить якість життя пацієнтів з бічним аміотрофічним склерозом або інсультом.
Крім того, ШІ також є важливою частиною нового покоління інструментів для променевої терапії. Він допомагає аналізувати всю пухлину за допомогою «віртуальної біопсії», а не через невеликий інвазивний зразок біопсії. Застосування ШІ в галузі радіаційної медицини може використовувати алгоритм на основі зображень для представлення характеристик пухлини.
У дослідженнях та розробках ліків, спираючись на великі дані, системи штучного інтелекту можуть швидко та точно виявляти та відбирати відповідні препарати. За допомогою комп'ютерного моделювання штучний інтелект може передбачати активність ліків, їх безпеку та побічні ефекти, а також знаходити найкращий препарат для відповідного захворювання. Ця технологія значно скоротить цикл розробки ліків, знизить вартість нових препаратів та підвищить рівень успішності їхньої розробки.
Наприклад, коли у когось діагностують рак, інтелектуальна система розробки ліків використовуватиме нормальні клітини та пухлини пацієнта для створення своєї моделі та перепробує всі можливі препарати, доки не знайде препарат, який може знищувати ракові клітини, не завдаючи шкоди нормальним клітинам. Якщо не вдасться знайти ефективний препарат або комбінацію ефективних препаратів, система почне розробляти новий препарат, який може вилікувати рак. Якщо препарат виліковує хворобу, але все ще має побічні ефекти, система спробує позбутися побічних ефектів за допомогою відповідного налаштування.