Vijesti

Trenutno, tehnologija umjetne inteligencije analizira složene medicinske podatke putem algoritama i softvera kako bi se približila ljudskoj spoznaji. Stoga, bez direktnog unosa AI algoritma, moguće je da računar napravi direktno predviđanje.
Inovacije u ovoj oblasti se dešavaju širom sveta. U Francuskoj naučnici koriste tehnologiju nazvanu "analiza vremenskih serija" za analizu zapisa o prijemu pacijenata u proteklih 10 godina. Ova studija može pomoći istraživačima da pronađu pravila prijema i koriste mašinsko učenje da pronađu algoritme koji mogu predvidjeti pravila prijema u budućnosti.
Ovi podaci će na kraju biti dostavljeni menadžerima bolnica kako bi im pomogli da predvide „postrojbu“ medicinskog osoblja potrebnog u narednih 15 dana, da pruže više „parnih“ usluga za pacijente, skrate njihovo vreme čekanja i pomognu u organizovanju posla za medicinsko osoblje kao razumno moguće.
U području moždanog kompjuterskog interfejsa, može pomoći u obnavljanju osnovnog ljudskog iskustva, kao što su govorne i komunikacijske funkcije izgubljene zbog bolesti nervnog sistema i traume nervnog sistema.
Stvaranje direktnog sučelja između ljudskog mozga i kompjutera bez korištenja tastature, monitora ili miša značajno će poboljšati kvalitetu života pacijenata s amiotrofičnom lateralnom sklerozom ili ozljedom moždanog udara.
Osim toga, AI je također važan dio nove generacije radijacijskih alata. Pomaže u analizi cijelog tumora kroz „virtuelnu biopsiju“, a ne kroz mali invazivni uzorak biopsije. Primjena AI u polju radijacijske medicine može koristiti algoritam baziran na slikama za predstavljanje karakteristika tumora.
U istraživanju i razvoju lijekova, oslanjajući se na velike podatke, sistem umjetne inteligencije može brzo i precizno otkriti i izdvojiti odgovarajuće lijekove. Putem kompjuterske simulacije, umjetna inteligencija može predvidjeti aktivnost lijeka, sigurnost i nuspojave, te pronaći najbolji lijek koji odgovara bolesti. Ova tehnologija će uvelike skratiti ciklus razvoja lijekova, smanjiti cijenu novih lijekova i poboljšati stopu uspješnosti razvoja novih lijekova.
Na primjer, kada se nekome dijagnosticira rak, inteligentni sistem za razvoj lijekova koristit će pacijentove normalne ćelije i tumore da instancira svoj model i isproba sve moguće lijekove dok ne pronađe lijek koji može ubiti ćelije raka bez oštećenja normalnih stanica. Ako ne može da pronađe efikasan lek ili kombinaciju efikasnih lekova, počeće da razvija novi lek koji može da izleči rak. Ako lijek liječi bolest, ali i dalje ima nuspojave, sistem će pokušati da se riješi nuspojava odgovarajućim prilagođavanjem.