Berita

Pada masa ini, teknologi kecerdasan buatan menganalisis data perubatan yang kompleks melalui algoritma dan perisian untuk menganggarkan kognisi manusia. Oleh itu, tanpa input langsung algoritma AI, komputer boleh membuat ramalan langsung.
Inovasi dalam bidang ini berlaku di seluruh dunia. Di Perancis, saintis menggunakan teknologi yang dipanggil "analisis siri masa" untuk menganalisis rekod kemasukan pesakit sepanjang 10 tahun yang lalu. Kajian ini boleh membantu penyelidik mencari peraturan kemasukan dan menggunakan pembelajaran mesin untuk mencari algoritma yang boleh meramalkan peraturan kemasukan pada masa hadapan.
Data ini akhirnya akan diberikan kepada pengurus hospital untuk membantu mereka meramalkan "barisan" kakitangan perubatan yang diperlukan dalam 15 hari akan datang, menyediakan lebih banyak perkhidmatan "rakan sejawat" untuk pesakit, memendekkan masa menunggu mereka dan membantu mengatur beban kerja untuk kakitangan perubatan sebagai semunasabah mungkin.
Dalam bidang antara muka komputer otak, ia boleh membantu memulihkan pengalaman asas manusia, seperti fungsi pertuturan dan komunikasi yang hilang akibat penyakit sistem saraf dan trauma sistem saraf.
Mewujudkan antara muka langsung antara otak manusia dan komputer tanpa menggunakan papan kekunci, monitor atau tetikus akan meningkatkan kualiti hidup pesakit dengan amyotrophic lateral sclerosis atau kecederaan strok dengan ketara.
Selain itu, AI juga merupakan bahagian penting dalam alat sinaran generasi baharu. Ia membantu menganalisis keseluruhan tumor melalui "biopsi maya", dan bukannya melalui sampel biopsi invasif kecil. Aplikasi AI dalam bidang perubatan sinaran boleh menggunakan algoritma berasaskan imej untuk mewakili ciri-ciri tumor.
Dalam penyelidikan dan pembangunan dadah, bergantung pada data besar, sistem kecerdasan buatan boleh melombong dan menyaring ubat yang sesuai dengan cepat dan tepat. Melalui simulasi komputer, kecerdasan buatan boleh meramalkan aktiviti dadah, keselamatan dan kesan sampingan, serta mencari ubat terbaik untuk memadankan penyakit ini. Teknologi ini akan memendekkan kitaran pembangunan ubat, mengurangkan kos ubat baharu dan meningkatkan kadar kejayaan pembangunan ubat baharu.
Sebagai contoh, apabila seseorang disahkan menghidap kanser, sistem pembangunan ubat pintar akan menggunakan sel normal dan tumor pesakit untuk membuat contoh modelnya dan mencuba semua ubat yang mungkin sehingga ia menemui ubat yang boleh membunuh sel kanser tanpa merosakkan sel normal. Jika ia tidak dapat mencari ubat yang berkesan atau gabungan ubat yang berkesan, ia akan mula membangunkan ubat baru yang boleh menyembuhkan kanser. Jika ubat menyembuhkan penyakit tetapi masih mempunyai kesan sampingan, sistem akan cuba menyingkirkan kesan sampingan melalui pelarasan yang sepadan.