Nyheder

På nuværende tidspunkt analyserer kunstig intelligens-teknologi komplekse medicinske data gennem algoritmer og software for at tilnærme menneskelig kognition. Uden direkte input fra AI-algoritmen er det derfor muligt for computeren at foretage en direkte forudsigelse.
Innovationer på dette område finder sted verden over. I Frankrig bruger videnskabsmænd en teknologi kaldet "tidsserieanalyse" til at analysere patientindlæggelsesjournaler over de sidste 10 år. Denne undersøgelse kan hjælpe forskere med at finde reglerne for optagelse og bruge maskinlæring til at finde algoritmer, der kan forudsige reglerne for optagelse i fremtiden.
Disse data vil i sidste ende blive leveret til hospitalsledere for at hjælpe dem med at forudsige den "lineup" af medicinsk personale, der er nødvendig i de næste 15 dage, levere flere "modparts"-tjenester til patienter, forkorte deres ventetid og hjælpe med at arrangere arbejdsbyrden for medicinsk personale som rimeligt som muligt.
Inden for hjernecomputergrænseflade kan det hjælpe med at genoprette grundlæggende menneskelig erfaring, såsom tale- og kommunikationsfunktion tabt på grund af nervesystemsygdomme og nervesystemtraumer.
At skabe en direkte grænseflade mellem den menneskelige hjerne og computeren uden brug af tastatur, skærm eller mus vil forbedre livskvaliteten væsentligt for patienter med amyotrofisk lateral sklerose eller slagtilfælde.
Derudover er AI også en vigtig del af en ny generation af strålingsværktøjer. Det hjælper med at analysere hele tumoren gennem "virtuel biopsi" snarere end gennem en lille invasiv biopsiprøve. Anvendelsen af ​​AI inden for strålingsmedicin kan bruge billedbaseret algoritme til at repræsentere tumorens karakteristika.
Inden for forskning og udvikling af lægemidler, afhængigt af big data, kan kunstig intelligens-system hurtigt og præcist mine og frasortere passende lægemidler. Gennem computersimulering kan kunstig intelligens forudsige lægemiddelaktivitet, sikkerhed og bivirkninger og finde det bedste lægemiddel til at matche sygdommen. Denne teknologi vil i høj grad forkorte lægemiddeludviklingscyklussen, reducere omkostningerne ved nye lægemidler og forbedre succesraten for udvikling af nye lægemidler.
For eksempel, når en person får diagnosen kræft, vil det intelligente lægemiddeludviklingssystem bruge patientens normale celler og tumorer til at instantiere sin model og prøve alle mulige lægemidler, indtil det finder et lægemiddel, der kan dræbe kræftceller uden at skade normale celler. Hvis den ikke kan finde et effektivt lægemiddel eller en kombination af effektive lægemidler, vil det begynde at udvikle et nyt lægemiddel, der kan helbrede kræft. Hvis lægemidlet helbreder sygdommen, men stadig har bivirkninger, vil systemet forsøge at slippe af med bivirkningerne gennem tilsvarende justering.