Berita

Saat ini, teknologi kecerdasan buatan menganalisis data medis yang kompleks melalui algoritma dan perangkat lunak untuk mendekati kognisi manusia. Oleh karena itu, tanpa masukan langsung dari algoritma AI, komputer dapat membuat prediksi langsung.
Inovasi di bidang ini terjadi di seluruh dunia. Di Perancis, para ilmuwan menggunakan teknologi yang disebut “analisis rangkaian waktu” untuk menganalisis catatan penerimaan pasien selama 10 tahun terakhir. Penelitian ini dapat membantu peneliti menemukan aturan penerimaan dan menggunakan pembelajaran mesin untuk menemukan algoritma yang dapat memprediksi aturan penerimaan di masa depan.
Data ini pada akhirnya akan diberikan kepada manajer rumah sakit untuk membantu mereka memperkirakan “susunan” staf medis yang dibutuhkan dalam 15 hari ke depan, menyediakan lebih banyak layanan “rekanan” bagi pasien, mempersingkat waktu tunggu mereka, dan membantu mengatur beban kerja staf medis sebagai masuk akal mungkin.
Di bidang antarmuka komputer otak, dapat membantu memulihkan pengalaman dasar manusia, seperti fungsi bicara dan komunikasi yang hilang akibat penyakit sistem saraf dan trauma sistem saraf.
Menciptakan antarmuka langsung antara otak manusia dan komputer tanpa menggunakan keyboard, monitor atau mouse akan secara signifikan meningkatkan kualitas hidup pasien dengan amyotrophic lateral sclerosis atau cedera stroke.
Selain itu, AI juga merupakan bagian penting dari alat radiasi generasi baru. Ini membantu menganalisis keseluruhan tumor melalui “biopsi virtual”, bukan melalui sampel biopsi invasif kecil. Penerapan AI dalam bidang kedokteran radiasi dapat menggunakan algoritma berbasis gambar untuk merepresentasikan karakteristik tumor.
Dalam penelitian dan pengembangan obat-obatan, dengan mengandalkan data besar, sistem kecerdasan buatan dapat dengan cepat dan akurat menambang dan menyaring obat-obatan yang sesuai. Melalui simulasi komputer, kecerdasan buatan dapat memprediksi aktivitas obat, keamanan dan efek samping, serta menemukan obat terbaik yang sesuai dengan penyakit. Teknologi ini akan sangat memperpendek siklus pengembangan obat, mengurangi biaya obat baru dan meningkatkan tingkat keberhasilan pengembangan obat baru.
Misalnya, ketika seseorang didiagnosis mengidap kanker, sistem pengembangan obat yang cerdas akan menggunakan sel normal dan tumor pasien untuk membuat contoh modelnya dan mencoba semua obat yang mungkin hingga menemukan obat yang dapat membunuh sel kanker tanpa merusak sel normal. Jika tidak dapat menemukan obat yang efektif atau kombinasi obat yang efektif, maka mereka akan mulai mengembangkan obat baru yang dapat menyembuhkan kanker. Jika obat menyembuhkan penyakit namun masih memiliki efek samping, sistem akan mencoba menghilangkan efek samping tersebut melalui penyesuaian yang sesuai.