Uutiset

Tällä hetkellä tekoälytekniikka analysoi monimutkaista lääketieteellistä dataa algoritmien ja ohjelmistojen avulla ihmisen kognition lähentämiseksi. Siksi ilman tekoälyalgoritmin suoraa syöttöä tietokone voi tehdä suoran ennusteen.
Tämän alan innovaatioita tapahtuu maailmanlaajuisesti. Ranskassa tutkijat käyttävät "aikasarjaanalyysiksi" kutsuttua tekniikkaa analysoidakseen potilaiden vastaanottotietoja viimeisen 10 vuoden ajalta. Tämä tutkimus voi auttaa tutkijoita löytämään sisäänpääsyn säännöt ja koneoppimisen avulla löytää algoritmeja, jotka voivat ennustaa pääsyn säännöt tulevaisuudessa.
Nämä tiedot toimitetaan lopulta sairaaloiden johtajille, jotta he voivat ennustaa seuraavan 15 päivän aikana tarvittavan lääkintähenkilöstön "kokoonpanon", tarjota potilaille enemmän "vastaavia" palveluita, lyhentää heidän odotusaikaansa ja auttaa järjestämään hoitohenkilökunnan työtaakkaa. mahdollisimman kohtuullisesti.
Aivojen tietokonerajapinnan alalla se voi auttaa palauttamaan ihmisen peruskokemuksen, kuten hermoston sairauksien ja hermoston trauman vuoksi menetettyjen puhe- ja viestintätoimintojen.
Suoran rajapinnan luominen ihmisaivojen ja tietokoneen välille ilman näppäimistöä, näyttöä tai hiirtä parantaa merkittävästi amyotrofisesta lateraaliskleroosista tai aivohalvausvammasta kärsivien potilaiden elämänlaatua.
Lisäksi tekoäly on myös tärkeä osa uuden sukupolven säteilytyökaluja. Se auttaa analysoimaan koko kasvaimen "virtuaalisen biopsian" avulla pienen invasiivisen biopsianäytteen sijaan. Tekoälyn soveltaminen säteilylääketieteen alalla voi käyttää kuvapohjaista algoritmia kuvaamaan kasvaimen ominaisuuksia.
Lääketutkimuksessa ja -kehityksessä tekoälyjärjestelmä pystyy suureen dataan luottaen nopeasti ja tarkasti louhimaan ja seulomaan sopivia lääkkeitä. Tietokonesimuloinnin avulla tekoäly voi ennustaa lääkkeiden aktiivisuutta, turvallisuutta ja sivuvaikutuksia sekä löytää parhaan lääkkeen, joka vastaa sairauteen. Tämä tekniikka lyhentää huomattavasti lääkekehityssykliä, alentaa uusien lääkkeiden kustannuksia ja parantaa uusien lääkkeiden kehityksen onnistumisastetta.
Esimerkiksi kun jollakulla diagnosoidaan syöpä, älykäs lääkekehitysjärjestelmä käyttää potilaan normaaleja soluja ja kasvaimia mallinsa luomiseen ja kokeilee kaikkia mahdollisia lääkkeitä, kunnes löytää lääkkeen, joka voi tappaa syöpäsoluja vahingoittamatta normaaleja soluja. Jos se ei löydä tehokasta lääkettä tai tehokkaiden lääkkeiden yhdistelmää, se alkaa kehittää uutta lääkettä, joka voi parantaa syöpää. Jos lääke parantaa sairauden, mutta sillä on silti sivuvaikutuksia, järjestelmä yrittää päästä eroon sivuvaikutuksista vastaavalla säädöllä.