Nuus

Tans ontleed kunsmatige intelligensie-tegnologie komplekse mediese data deur algoritmes en sagteware om menslike kognisie te benader. Daarom, sonder die direkte invoer van KI-algoritme, is dit moontlik vir die rekenaar om 'n direkte voorspelling te maak.
Innovasies op hierdie gebied vind wêreldwyd plaas. In Frankryk gebruik wetenskaplikes 'n tegnologie genaamd "tydreeksanalise" om pasiëntopnamerekords oor die afgelope 10 jaar te ontleed. Hierdie studie kan navorsers help om die reëls van toelating te vind en masjienleer te gebruik om algoritmes te vind wat die reëls van toelating in die toekoms kan voorspel.
Hierdie data sal uiteindelik aan hospitaalbestuurders verskaf word om hulle te help om die "reeks" van mediese personeel wat nodig is in die volgende 15 dae te voorspel, meer "eweknie"-dienste vir pasiënte te verskaf, hul wagtyd te verkort, en te help om die werklading vir mediese personeel te reël as redelik as moontlik.
Op die gebied van breinrekenaarkoppelvlak kan dit help om basiese menslike ervaring te herstel, soos spraak- en kommunikasiefunksie wat verlore gaan as gevolg van senuweestelselsiektes en senuweestelseltrauma.
Die skep van 'n direkte koppelvlak tussen die menslike brein en die rekenaar sonder om 'n sleutelbord, monitor of muis te gebruik, sal die lewenskwaliteit van pasiënte met amiotrofiese laterale sklerose of beroertebesering aansienlik verbeter.
Daarbenewens is KI ook 'n belangrike deel van 'n nuwe generasie bestralingsgereedskap. Dit help om die hele gewas te ontleed deur "virtuele biopsie", eerder as deur 'n klein indringende biopsiemonster. Die toepassing van KI op die gebied van bestralingsgeneeskunde kan beeldgebaseerde algoritme gebruik om die eienskappe van gewas voor te stel.
In dwelmnavorsing en -ontwikkeling, wat op groot data staatmaak, kan kunsmatige intelligensiestelsel vinnig en akkuraat geskikte dwelms myn en uitskerm. Deur rekenaarsimulasie kan kunsmatige intelligensie dwelmaktiwiteit, veiligheid en newe-effekte voorspel en die beste middel vind om by die siekte te pas. Hierdie tegnologie sal die geneesmiddelontwikkelingsiklus aansienlik verkort, die koste van nuwe medisyne verminder en die sukseskoers van nuwe geneesmiddelontwikkeling verbeter.
Byvoorbeeld, wanneer iemand met kanker gediagnoseer word, sal die intelligente geneesmiddelontwikkelingstelsel die pasiënt se normale selle en gewasse gebruik om sy model te instansieer en alle moontlike middels te probeer totdat dit 'n middel vind wat kankerselle kan doodmaak sonder om normale selle te benadeel. As dit nie 'n effektiewe middel of 'n kombinasie van effektiewe middels kan vind nie, sal dit begin om 'n nuwe middel te ontwikkel wat kanker kan genees. As die middel die siekte genees, maar steeds newe-effekte het, sal die stelsel probeer om van die newe-effekte ontslae te raak deur ooreenstemmende aanpassing.