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वर्तमान में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक मानव अनुभूति का अनुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर के माध्यम से जटिल चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करती है। इसलिए, एआई एल्गोरिदम के प्रत्यक्ष इनपुट के बिना, कंप्यूटर के लिए प्रत्यक्ष भविष्यवाणी करना संभव है।
इस क्षेत्र में दुनिया भर में नवाचार हो रहे हैं। फ्रांस में, वैज्ञानिक पिछले 10 वर्षों में रोगी प्रवेश रिकॉर्ड का विश्लेषण करने के लिए "समय श्रृंखला विश्लेषण" नामक तकनीक का उपयोग कर रहे हैं। यह अध्ययन शोधकर्ताओं को प्रवेश के नियमों को खोजने और मशीन लर्निंग का उपयोग करके एल्गोरिदम खोजने में मदद कर सकता है जो भविष्य में प्रवेश के नियमों की भविष्यवाणी कर सकता है।
यह डेटा अंततः अस्पताल प्रबंधकों को अगले 15 दिनों में आवश्यक चिकित्सा कर्मचारियों की "लाइनअप" की भविष्यवाणी करने, रोगियों के लिए अधिक "समकक्ष" सेवाएं प्रदान करने, उनके प्रतीक्षा समय को कम करने और चिकित्सा कर्मचारियों के लिए कार्यभार को व्यवस्थित करने में मदद करने के लिए प्रदान किया जाएगा। यथासंभव उचित रूप से।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफ़ेस के क्षेत्र में, यह बुनियादी मानव अनुभव को बहाल करने में मदद कर सकता है, जैसे कि तंत्रिका तंत्र की बीमारियों और तंत्रिका तंत्र के आघात के कारण खोई हुई भाषण और संचार क्रिया।
कीबोर्ड, मॉनिटर या माउस का उपयोग किए बिना मानव मस्तिष्क और कंप्यूटर के बीच सीधा इंटरफ़ेस बनाने से एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस या स्ट्रोक की चोट वाले रोगियों के जीवन की गुणवत्ता में काफी सुधार होगा।
इसके अलावा, AI नई पीढ़ी के विकिरण उपकरणों का भी एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह छोटे आक्रामक बायोप्सी नमूने के बजाय "वर्चुअल बायोप्सी" के माध्यम से पूरे ट्यूमर का विश्लेषण करने में मदद करता है। विकिरण चिकित्सा के क्षेत्र में एआई का अनुप्रयोग ट्यूमर की विशेषताओं को दर्शाने के लिए छवि-आधारित एल्गोरिदम का उपयोग कर सकता है।
दवा अनुसंधान और विकास में, बड़े डेटा पर भरोसा करते हुए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली जल्दी और सटीक रूप से उपयुक्त दवाओं की खोज और स्क्रीनिंग कर सकती है। कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से, कृत्रिम बुद्धिमत्ता दवा की गतिविधि, सुरक्षा और दुष्प्रभावों की भविष्यवाणी कर सकती है और बीमारी से निपटने के लिए सबसे अच्छी दवा ढूंढ सकती है। यह तकनीक दवा विकास चक्र को बहुत छोटा कर देगी, नई दवाओं की लागत कम कर देगी और नई दवा विकास की सफलता दर में सुधार करेगी।
उदाहरण के लिए, जब किसी को कैंसर का पता चलता है, तो बुद्धिमान दवा विकास प्रणाली अपने मॉडल को चालू करने के लिए रोगी की सामान्य कोशिकाओं और ट्यूमर का उपयोग करेगी और सभी संभावित दवाओं का प्रयास करेगी जब तक कि उसे ऐसी दवा न मिल जाए जो सामान्य कोशिकाओं को नुकसान पहुंचाए बिना कैंसर कोशिकाओं को मार सके। यदि इसे कोई प्रभावी दवा या प्रभावी दवाओं का संयोजन नहीं मिल पाता है, तो यह एक नई दवा विकसित करना शुरू कर देगा जो कैंसर का इलाज कर सकती है। यदि दवा बीमारी को ठीक कर देती है लेकिन फिर भी दुष्प्रभाव होते हैं, तो सिस्टम संबंधित समायोजन के माध्यम से दुष्प्रभावों से छुटकारा पाने का प्रयास करेगा।