Hír

Jelenleg a mesterséges intelligencia technológia összetett orvosi adatokat elemzi algoritmusok és szoftverek segítségével, hogy megközelítse az emberi megismerést. Ezért az AI algoritmus közvetlen bevitele nélkül a számítógép képes közvetlen előrejelzést készíteni.
Ezen a területen világszerte zajlanak az innovációk. Franciaországban a tudósok az „idősoros elemzésnek” nevezett technológiát használják az elmúlt 10 év betegfelvételi adatainak elemzésére. Ez a tanulmány segíthet a kutatóknak megtalálni a felvételi szabályokat, és a gépi tanulás segítségével olyan algoritmusokat találni, amelyek előre jelezhetik a felvételi szabályokat a jövőben.
Ezeket az adatokat végül eljuttatják a kórházi vezetőknek, hogy segítsenek nekik megjósolni a következő 15 napban szükséges egészségügyi személyzet „felállását”, több „másodlagos” szolgáltatást nyújtsanak a betegeknek, lerövidítsék a várakozási idejüket, és segítsenek az egészségügyi személyzet munkaterhének rendezésében. ésszerűen lehetséges.
Az agyi számítógépes interfész területén segíthet helyreállítani az alapvető emberi tapasztalatokat, például idegrendszeri betegségek és idegrendszeri traumák miatt elvesztett beszéd- és kommunikációs funkciókat.
Az emberi agy és a számítógép közötti közvetlen interfész létrehozása billentyűzet, monitor vagy egér használata nélkül jelentősen javítja az amyotrophiás laterális szklerózisban vagy stroke-sérülésben szenvedő betegek életminőségét.
Ezenkívül az AI a sugárzási eszközök új generációjának is fontos része. Segít a teljes daganat elemzésében „virtuális biopszián” keresztül, nem pedig egy kis invazív biopsziás mintán keresztül. A mesterséges intelligencia alkalmazása a sugárgyógyászat területén képalapú algoritmussal ábrázolhatja a daganat jellemzőit.
A gyógyszerkutatásban és -fejlesztésben nagy adatokra támaszkodva a mesterséges intelligencia rendszer gyorsan és pontosan képes bányászni és kiszűrni a megfelelő gyógyszereket. Számítógépes szimulációval a mesterséges intelligencia megjósolhatja a gyógyszeraktivitást, a biztonságosságot és a mellékhatásokat, és megtalálhatja a betegséghez legjobban illő gyógyszert. Ez a technológia nagymértékben lerövidíti a gyógyszerfejlesztési ciklust, csökkenti az új gyógyszerek költségeit és javítja az új gyógyszerek fejlesztésének sikerességét.
Például, ha valakinél rákot diagnosztizálnak, az intelligens gyógyszerfejlesztő rendszer a páciens normál sejtjeit és daganatait felhasználja modelljének példányosítására, és minden lehetséges gyógyszert kipróbál, amíg nem talál olyan gyógyszert, amely képes elpusztítani a rákos sejteket anélkül, hogy károsítaná a normál sejteket. Ha nem talál hatékony gyógyszert vagy hatékony gyógyszerek kombinációját, akkor új gyógyszert kezd kifejleszteni, amely képes gyógyítani a rákot. Ha a gyógyszer meggyógyítja a betegséget, de még mindig vannak mellékhatásai, a rendszer megpróbálja megszabadulni a mellékhatásoktól a megfelelő beállítással.