Vijesti

Trenutačno tehnologija umjetne inteligencije analizira složene medicinske podatke putem algoritama i softvera kako bi se približila ljudskoj spoznaji. Stoga, bez izravnog unosa AI algoritma, moguće je da računalo napravi izravno predviđanje.
Inovacije na ovom polju se odvijaju diljem svijeta. U Francuskoj znanstvenici koriste tehnologiju koja se zove "analiza vremenske serije" za analizu podataka o prijemu pacijenata u posljednjih 10 godina. Ova studija može pomoći istraživačima da pronađu pravila upisa i koriste strojno učenje za pronalaženje algoritama koji mogu predvidjeti pravila upisa u budućnosti.
Ti će podaci na kraju biti dostavljeni upraviteljima bolnica kako bi im pomogli predvidjeti "postavu" medicinskog osoblja potrebnog u sljedećih 15 dana, pružiti više "drugih" usluga za pacijente, skratiti njihovo vrijeme čekanja i pomoći u organiziranju radnog opterećenja medicinskog osoblja kao razumno moguće.
U području moždanog računalnog sučelja, može pomoći u obnavljanju osnovnog ljudskog iskustva, kao što je govor i komunikacijska funkcija izgubljena zbog bolesti živčanog sustava i traume živčanog sustava.
Stvaranje izravnog sučelja između ljudskog mozga i računala bez korištenja tipkovnice, monitora ili miša značajno će poboljšati kvalitetu života pacijenata s amiotrofičnom lateralnom sklerozom ili moždanim udarom.
Osim toga, AI je također važan dio nove generacije alata za zračenje. Pomaže u analizi cijelog tumora kroz "virtualnu biopsiju", umjesto kroz mali invazivni biopsijski uzorak. Primjena umjetne inteligencije u području radijacijske medicine može koristiti algoritam temeljen na slici za predstavljanje karakteristika tumora.
U istraživanju i razvoju lijekova, oslanjajući se na velike podatke, sustav umjetne inteligencije može brzo i precizno rudariti i odabrati odgovarajuće lijekove. Pomoću računalne simulacije, umjetna inteligencija može predvidjeti djelovanje lijeka, sigurnost i nuspojave te pronaći najbolji lijek koji odgovara bolesti. Ova će tehnologija uvelike skratiti ciklus razvoja lijekova, smanjiti troškove novih lijekova i poboljšati stopu uspješnosti razvoja novih lijekova.
Na primjer, kada se nekome dijagnosticira rak, inteligentni sustav za razvoj lijekova koristit će pacijentove normalne stanice i tumore kako bi instancirao svoj model i isprobao sve moguće lijekove dok ne pronađe lijek koji može ubiti stanice raka bez oštećenja normalnih stanica. Ako ne može pronaći učinkovit lijek ili kombinaciju učinkovitih lijekova, počet će razvijati novi lijek koji može izliječiti rak. Ako lijek izliječi bolest, ali i dalje ima nuspojave, sustav će se pokušati riješiti nuspojava odgovarajućom prilagodbom.