Новини

Понастоящем технологията за изкуствен интелект анализира сложни медицински данни чрез алгоритми и софтуер, за да се доближи до човешкото познание. Следователно, без директно въвеждане на AI алгоритъм, е възможно компютърът да направи директна прогноза.
Иновациите в тази област се случват в световен мащаб. Във Франция учените използват технология, наречена „анализ на времеви серии“, за да анализират записите за прием на пациенти през последните 10 години. Това проучване може да помогне на изследователите да намерят правилата за прием и да използват машинно обучение, за да намерят алгоритми, които могат да предвидят правилата за прием в бъдеще.
Тези данни в крайна сметка ще бъдат предоставени на болничните мениджъри, за да им помогнат да предвидят „състава“ на медицинския персонал, необходим през следващите 15 дни, да осигурят повече „срещу“ услуги за пациентите, да съкратят времето им за чакане и да помогнат за организирането на натоварването на медицинския персонал възможно най-разумно.
В областта на мозъчния компютърен интерфейс, той може да помогне за възстановяване на основното човешко преживяване, като функцията за реч и комуникация, загубена поради заболявания на нервната система и травма на нервната система.
Създаването на директен интерфейс между човешкия мозък и компютъра без използване на клавиатура, монитор или мишка значително ще подобри качеството на живот на пациенти с амиотрофична латерална склероза или инсулт.
В допълнение, AI също е важна част от ново поколение радиационни инструменти. Той помага да се анализира целият тумор чрез „виртуална биопсия“, а не чрез малка инвазивна биопсична проба. Прилагането на AI в областта на радиационната медицина може да използва базиран на изображение алгоритъм за представяне на характеристиките на тумора.
При изследванията и разработването на лекарства, разчитайки на големи данни, системата за изкуствен интелект може бързо и точно да копае и отсява подходящи лекарства. Чрез компютърна симулация изкуственият интелект може да предвиди активността на лекарствата, безопасността и страничните ефекти и да намери най-доброто лекарство, което да съответства на болестта. Тази технология значително ще съкрати цикъла на разработване на лекарства, ще намали разходите за нови лекарства и ще подобри степента на успеваемост при разработването на нови лекарства.
Например, когато някой е диагностициран с рак, интелигентната система за разработване на лекарства ще използва нормалните клетки и тумори на пациента, за да създаде своя модел и да изпробва всички възможни лекарства, докато открие лекарство, което може да убие раковите клетки, без да навреди на нормалните клетки. Ако не може да намери ефективно лекарство или комбинация от ефективни лекарства, ще започне да разработва ново лекарство, което може да лекува рак. Ако лекарството лекува болестта, но все още има странични ефекти, системата ще се опита да се отърве от страничните ефекти чрез съответната корекция.