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À l’heure actuelle, la technologie de l’intelligence artificielle analyse des données médicales complexes au moyen d’algorithmes et de logiciels pour se rapprocher de la cognition humaine. Par conséquent, sans l’entrée directe de l’algorithme d’IA, il est possible pour l’ordinateur de faire une prédiction directe.
Des innovations dans ce domaine ont lieu partout dans le monde. En France, les scientifiques utilisent une technologie appelée « analyse de séries chronologiques » pour analyser les dossiers d’admission des patients au cours des dix dernières années. Cette étude peut aider les chercheurs à trouver les règles d'admission et à utiliser l'apprentissage automatique pour trouver des algorithmes capables de prédire les règles d'admission à l'avenir.
Ces données seront éventuellement fournies aux gestionnaires d'hôpitaux pour les aider à prédire la « composition » du personnel médical nécessaire dans les 15 prochains jours, à fournir davantage de services « homologues » aux patients, à réduire leur temps d'attente et à mieux organiser la charge de travail du personnel médical. raisonnablement que possible.
Dans le domaine de l'interface cerveau-ordinateur, il peut aider à restaurer l'expérience humaine de base, telle que la fonction de parole et de communication perdue en raison de maladies du système nerveux et de traumatismes du système nerveux.
La création d'une interface directe entre le cerveau humain et l'ordinateur sans utiliser de clavier, de moniteur ou de souris améliorera considérablement la qualité de vie des patients atteints de sclérose latérale amyotrophique ou d'accident vasculaire cérébral.
En outre, l’IA constitue également un élément important d’une nouvelle génération d’outils de rayonnement. Il permet d’analyser la tumeur entière par « biopsie virtuelle », plutôt que par un petit échantillon de biopsie invasive. L’application de l’IA dans le domaine de la médecine radiologique peut utiliser un algorithme basé sur l’image pour représenter les caractéristiques de la tumeur.
Dans la recherche et le développement de médicaments, en s'appuyant sur le Big Data, le système d'intelligence artificielle peut extraire et sélectionner rapidement et précisément les médicaments appropriés. Grâce à la simulation informatique, l’intelligence artificielle peut prédire l’activité, la sécurité et les effets secondaires des médicaments, et trouver le meilleur médicament adapté à la maladie. Cette technologie raccourcira considérablement le cycle de développement de médicaments, réduira le coût des nouveaux médicaments et améliorera le taux de réussite du développement de nouveaux médicaments.
Par exemple, lorsqu'une personne reçoit un diagnostic de cancer, le système de développement de médicaments intelligent utilisera les cellules normales et les tumeurs du patient pour instancier son modèle et essayer tous les médicaments possibles jusqu'à ce qu'il trouve un médicament capable de tuer les cellules cancéreuses sans nuire aux cellules normales. S’il ne parvient pas à trouver un médicament efficace ou une combinaison de médicaments efficaces, il commencera à développer un nouveau médicament capable de guérir le cancer. Si le médicament guérit la maladie mais présente toujours des effets secondaires, le système tentera de se débarrasser des effets secondaires grâce à un ajustement correspondant.