Tin tức

Hiện nay, công nghệ trí tuệ nhân tạo phân tích dữ liệu y tế phức tạp thông qua các thuật toán và phần mềm để ước tính nhận thức của con người. Do đó, không cần đầu vào trực tiếp của thuật toán AI, máy tính vẫn có thể đưa ra dự đoán trực tiếp.
Những đổi mới trong lĩnh vực này đang diễn ra trên toàn thế giới. Tại Pháp, các nhà khoa học đang sử dụng một công nghệ có tên là "phân tích chuỗi thời gian" để phân tích hồ sơ nhập viện của bệnh nhân trong 10 năm qua. Nghiên cứu này có thể giúp các nhà nghiên cứu tìm ra các quy tắc nhập viện và sử dụng máy học để tìm ra các thuật toán có thể dự đoán các quy tắc nhập viện trong tương lai.
Dữ liệu này cuối cùng sẽ được cung cấp cho các nhà quản lý bệnh viện để giúp họ dự đoán "đội hình" nhân viên y tế cần thiết trong 15 ngày tới, cung cấp nhiều dịch vụ "tương ứng" hơn cho bệnh nhân, rút ​​ngắn thời gian chờ đợi và giúp sắp xếp khối lượng công việc cho nhân viên y tế một cách hợp lý nhất có thể.
Trong lĩnh vực giao diện máy tính não bộ, nó có thể giúp khôi phục lại những trải nghiệm cơ bản của con người, chẳng hạn như chức năng nói và giao tiếp bị mất do các bệnh về hệ thần kinh và chấn thương hệ thần kinh.
Việc tạo ra giao diện trực tiếp giữa não người và máy tính mà không cần sử dụng bàn phím, màn hình hoặc chuột sẽ cải thiện đáng kể chất lượng cuộc sống của bệnh nhân bị xơ cứng teo cơ một bên hoặc chấn thương do đột quỵ.
Ngoài ra, AI cũng là một phần quan trọng của thế hệ công cụ bức xạ mới. Nó giúp phân tích toàn bộ khối u thông qua “sinh thiết ảo”, thay vì thông qua một mẫu sinh thiết xâm lấn nhỏ. Ứng dụng AI trong lĩnh vực y học bức xạ có thể sử dụng thuật toán dựa trên hình ảnh để biểu diễn các đặc điểm của khối u.
Trong nghiên cứu và phát triển thuốc, dựa vào dữ liệu lớn, hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể khai thác và sàng lọc nhanh chóng và chính xác các loại thuốc phù hợp. Thông qua mô phỏng máy tính, trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán hoạt động của thuốc, độ an toàn và tác dụng phụ, và tìm ra loại thuốc tốt nhất phù hợp với bệnh. Công nghệ này sẽ rút ngắn đáng kể chu kỳ phát triển thuốc, giảm chi phí thuốc mới và cải thiện tỷ lệ thành công của việc phát triển thuốc mới.
Ví dụ, khi ai đó được chẩn đoán mắc bệnh ung thư, hệ thống phát triển thuốc thông minh sẽ sử dụng các tế bào và khối u bình thường của bệnh nhân để khởi tạo mô hình của nó và thử tất cả các loại thuốc có thể cho đến khi tìm thấy một loại thuốc có thể tiêu diệt tế bào ung thư mà không gây hại cho các tế bào bình thường. Nếu không thể tìm thấy một loại thuốc hiệu quả hoặc sự kết hợp của các loại thuốc hiệu quả, nó sẽ bắt đầu phát triển một loại thuốc mới có thể chữa khỏi bệnh ung thư. Nếu loại thuốc chữa khỏi bệnh nhưng vẫn có tác dụng phụ, hệ thống sẽ cố gắng loại bỏ các tác dụng phụ thông qua việc điều chỉnh tương ứng.