Νέα

Επί του παρόντος, η τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης αναλύει πολύπλοκα ιατρικά δεδομένα μέσω αλγορίθμων και λογισμικού για την προσέγγιση της ανθρώπινης γνώσης. Επομένως, χωρίς την άμεση εισαγωγή αλγορίθμου AI, είναι δυνατό για τον υπολογιστή να κάνει μια άμεση πρόβλεψη.
Καινοτομίες σε αυτόν τον τομέα λαμβάνουν χώρα παγκοσμίως. Στη Γαλλία, οι επιστήμονες χρησιμοποιούν μια τεχνολογία που ονομάζεται «ανάλυση χρονικών σειρών» για να αναλύσουν τα αρχεία εισδοχής ασθενών τα τελευταία 10 χρόνια. Αυτή η μελέτη μπορεί να βοηθήσει τους ερευνητές να βρουν τους κανόνες αποδοχής και να χρησιμοποιήσουν τη μηχανική μάθηση για να βρουν αλγόριθμους που μπορούν να προβλέψουν τους κανόνες αποδοχής στο μέλλον.
Αυτά τα δεδομένα θα παρασχεθούν τελικά στους διευθυντές των νοσοκομείων για να τους βοηθήσουν να προβλέψουν τη «σύνταξη» του ιατρικού προσωπικού που χρειάζεται τις επόμενες 15 ημέρες, να παρέχουν περισσότερες υπηρεσίες «αντίστοιχου» για τους ασθενείς, να συντομεύσουν τον χρόνο αναμονής τους και να βοηθήσουν στην οργάνωση του φόρτου εργασίας για το ιατρικό προσωπικό. όσο το δυνατόν λογικά.
Στον τομέα της διεπαφής με υπολογιστή εγκεφάλου, μπορεί να βοηθήσει στην αποκατάσταση της βασικής ανθρώπινης εμπειρίας, όπως η λειτουργία ομιλίας και επικοινωνίας που χάθηκε λόγω ασθενειών του νευρικού συστήματος και τραύματος του νευρικού συστήματος.
Η δημιουργία μιας άμεσης διεπαφής μεταξύ του ανθρώπινου εγκεφάλου και του υπολογιστή χωρίς τη χρήση πληκτρολογίου, οθόνης ή ποντικιού θα βελτιώσει σημαντικά την ποιότητα ζωής των ασθενών με αμυοτροφική πλευρική σκλήρυνση ή τραυματισμό εγκεφαλικού.
Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη είναι επίσης σημαντικό μέρος μιας νέας γενιάς εργαλείων ακτινοβολίας. Βοηθά στην ανάλυση ολόκληρου του όγκου μέσω «εικονικής βιοψίας», αντί μέσω ενός μικρού επεμβατικού δείγματος βιοψίας. Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στον τομέα της ακτινοϊατρικής μπορεί να χρησιμοποιήσει αλγόριθμο που βασίζεται σε εικόνα για να αναπαραστήσει τα χαρακτηριστικά του όγκου.
Στην έρευνα και ανάπτυξη φαρμάκων, βασιζόμενο σε μεγάλα δεδομένα, το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί γρήγορα και με ακρίβεια να εξορύξει και να ελέγξει κατάλληλα φάρμακα. Μέσω της προσομοίωσης υπολογιστή, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προβλέψει τη δραστηριότητα του φαρμάκου, την ασφάλεια και τις παρενέργειες και να βρει το καλύτερο φάρμακο που ταιριάζει με τη νόσο. Αυτή η τεχνολογία θα συντομεύσει σημαντικά τον κύκλο ανάπτυξης φαρμάκων, θα μειώσει το κόστος των νέων φαρμάκων και θα βελτιώσει το ποσοστό επιτυχίας της ανάπτυξης νέων φαρμάκων.
Για παράδειγμα, όταν κάποιος διαγνωστεί με καρκίνο, το ευφυές σύστημα ανάπτυξης φαρμάκων θα χρησιμοποιήσει τα φυσιολογικά κύτταρα και τους όγκους του ασθενούς για να παρουσιάσει το μοντέλο του και να δοκιμάσει όλα τα πιθανά φάρμακα μέχρι να βρει ένα φάρμακο που μπορεί να σκοτώσει καρκινικά κύτταρα χωρίς να βλάψει τα φυσιολογικά κύτταρα. Εάν δεν μπορεί να βρει ένα αποτελεσματικό φάρμακο ή έναν συνδυασμό αποτελεσματικών φαρμάκων, θα αρχίσει να αναπτύσσει ένα νέο φάρμακο που μπορεί να θεραπεύσει τον καρκίνο. Εάν το φάρμακο θεραπεύει την ασθένεια αλλά εξακολουθεί να έχει παρενέργειες, το σύστημα θα προσπαθήσει να απαλλαγεί από τις παρενέργειες μέσω της αντίστοιχης προσαρμογής.