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現在、人工知能技術はアルゴリズムとソフトウェアを通じて複雑な医療データを分析し、人間の認知に近づけています。したがって、AI アルゴリズムを直接入力しなくても、コンピューターが直接予測を行うことが可能です。
この分野のイノベーションは世界中で起こっています。フランスでは、科学者たちが「時系列分析」と呼ばれる技術を使用して、過去 10 年間の患者の入院記録を分析しています。この研究は、研究者が入学規則を見つけたり、機械学習を使用して将来の入学規則を予測できるアルゴリズムを見つけたりするのに役立ちます。
このデータは最終的に病院管理者に提供され、今後 15 日間に必要な医療スタッフの「ラインナップ」を予測し、患者により多くの「対応する」サービスを提供し、待ち時間を短縮し、医療スタッフの仕事量を調整するのに役立ちます。できるだけ合理的に。
ブレインコンピュータインターフェースの分野では、神経系疾患や神経系外傷によって失われた言語やコミュニケーション機能など、人間の基本的な経験を回復するのに役立ちます。
キーボード、モニター、またはマウスを使用せずに人間の脳とコンピューターの間に直接インターフェイスを作成すると、筋萎縮性側索硬化症または脳卒中損傷の患者の生活の質が大幅に向上します。
さらに、AI は新世代の放射線ツールの重要な部分でもあります。少量の侵襲的な生検サンプルではなく、「仮想生検」を通じて腫瘍全体を分析するのに役立ちます。放射線医学分野における AI の応用では、画像ベースのアルゴリズムを使用して腫瘍の特徴を表現できます。
医薬品の研究開発では、ビッグデータに依存して、人工知能システムが適切な医薬品を迅速かつ正確にマイニングし、選別することができます。コンピューターシミュレーションを通じて、人工知能は薬の活性、安全性、副作用を予測し、病気に最適な薬を見つけることができます。この技術により、医薬品開発サイクルが大幅に短縮され、新薬コストが削減され、新薬開発の成功率が向上します。
たとえば、誰かががんと診断されると、インテリジェント創薬システムは患者の正常細胞と腫瘍を使用してモデルをインスタンス化し、正常細胞を傷つけずにがん細胞を殺すことができる薬剤が見つかるまで、考えられるすべての薬剤を試します。効果的な薬や効果的な薬の組み合わせが見つからない場合は、がんを治療できる新薬の開発に着手します。薬が病気を治しても副作用が残る場合、システムは対応する調整を通じて副作用を取り除こうとします。