Ներկայումս արհեստական ինտելեկտի տեխնոլոգիան ալգորիթմների և ծրագրային ապահովման միջոցով վերլուծում է բարդ բժշկական տվյալներ՝ մարդու իմացությունը մոտավոր գնահատելու համար։ Հետևաբար, առանց AI ալգորիթմի ուղղակի մուտքագրման, համակարգչի համար հնարավոր է ուղղակի կանխատեսում անել:
Այս ոլորտում նորարարություններ են տեղի ունենում ամբողջ աշխարհում։ Ֆրանսիայում գիտնականները օգտագործում են «ժամանակային շարքերի վերլուծություն» կոչվող տեխնոլոգիան՝ վերջին 10 տարիների ընթացքում հիվանդների ընդունելության գրառումները վերլուծելու համար: Այս ուսումնասիրությունը կարող է օգնել հետազոտողներին գտնել ընդունելության կանոնները և օգտագործել մեքենայական ուսուցում՝ գտնելու ալգորիթմներ, որոնք կարող են կանխատեսել ընդունելության կանոնները ապագայում:
Այս տվյալները, ի վերջո, կտրամադրվեն հիվանդանոցի ղեկավարներին՝ օգնելու նրանց կանխատեսել բժշկական անձնակազմի «կազմը», որն անհրաժեշտ է առաջիկա 15 օրվա ընթացքում, ապահովել ավելի շատ «գործընկերների» ծառայություններ հիվանդների համար, կրճատել նրանց սպասման ժամանակը և օգնել կազմակերպել բժշկական անձնակազմի ծանրաբեռնվածությունը: որքան հնարավոր է ողջամիտ:
Ուղեղի համակարգչային ինտերֆեյսի ոլորտում այն կարող է օգնել վերականգնել մարդկային հիմնական փորձը, ինչպիսիք են խոսքի և հաղորդակցման գործառույթը, որը կորցրել է նյարդային համակարգի հիվանդությունների և նյարդային համակարգի վնասվածքի պատճառով:
Մարդու ուղեղի և համակարգչի միջև ուղիղ ինտերֆեյսի ստեղծումը՝ առանց ստեղնաշարի, մոնիտորի կամ մկնիկի օգտագործման, զգալիորեն կբարելավի կողային ամիոտրոֆիկ սկլերոզով կամ ինսուլտի վնասվածքով հիվանդների կյանքի որակը:
Բացի այդ, AI-ն նաև նոր սերնդի ճառագայթային գործիքների կարևոր մասն է: Այն օգնում է վերլուծել ամբողջ ուռուցքը «վիրտուալ բիոպսիայի» միջոցով, այլ ոչ թե փոքր ինվազիվ բիոպսիայի նմուշի միջոցով: Ճառագայթային բժշկության ոլորտում արհեստական ինտելեկտի կիրառումը կարող է օգտագործել պատկերի վրա հիմնված ալգորիթմ՝ ուռուցքի բնութագրերը ներկայացնելու համար։
Թմրամիջոցների հետազոտության և մշակման ժամանակ, հենվելով մեծ տվյալների վրա, արհեստական ինտելեկտի համակարգը կարող է արագ և ճշգրիտ կերպով արդյունահանել և բացահայտել համապատասխան դեղամիջոցները: Համակարգչային սիմուլյացիայի միջոցով արհեստական ինտելեկտը կարող է կանխատեսել դեղերի ակտիվությունը, անվտանգությունը և կողմնակի ազդեցությունները և գտնել հիվանդությանը համապատասխանող լավագույն դեղամիջոցը: Այս տեխնոլոգիան զգալիորեն կկրճատի դեղերի մշակման ցիկլը, կնվազեցնի նոր դեղերի արժեքը և կբարելավի նոր դեղամիջոցների մշակման հաջողության մակարդակը:
Օրինակ, երբ ինչ-որ մեկի մոտ քաղցկեղ է ախտորոշվում, դեղորայքի մշակման խելացի համակարգը կօգտագործի հիվանդի նորմալ բջիջներն ու ուռուցքները՝ օրինականացնելու իր մոդելը և կփորձի բոլոր հնարավոր դեղամիջոցները, մինչև գտնի դեղամիջոց, որը կարող է սպանել քաղցկեղի բջիջները՝ չվնասելով նորմալ բջիջներին: Եթե նա չկարողանա գտնել արդյունավետ դեղամիջոց կամ արդյունավետ դեղամիջոցների համակցություն, այն կսկսի նոր դեղամիջոց մշակել, որը կարող է բուժել քաղցկեղը: Եթե դեղամիջոցը բուժում է հիվանդությունը, բայց դեռ ունի կողմնակի ազդեցություններ, համակարգը կփորձի ազատվել կողմնակի ազդեցություններից՝ համապատասխան ճշգրտման միջոցով։
Հրապարակման ժամանակը՝ ապրիլի 13-2022