समाचार

हाल, कृत्रिम बुद्धिमत्ता टेक्नोलोजीले एल्गोरिदम र सफ्टवेयर मार्फत अनुमानित मानव अनुभूतिको लागि जटिल चिकित्सा डेटाको विश्लेषण गर्दछ। त्यसकारण, एआई एल्गोरिदमको प्रत्यक्ष इनपुट बिना, कम्प्युटरले प्रत्यक्ष भविष्यवाणी गर्न सम्भव छ।
यस क्षेत्रमा आविष्कारहरू विश्वव्यापी रूपमा भइरहेको छ। फ्रान्समा, वैज्ञानिकहरूले विगत १० वर्षमा बिरामी भर्ना रेकर्डहरू विश्लेषण गर्न "समय श्रृंखला विश्लेषण" भनिने प्रविधि प्रयोग गर्दैछन्। यस अध्ययनले शोधकर्ताहरूलाई भर्नाका नियमहरू फेला पार्न र भविष्यमा भर्नाका नियमहरू भविष्यवाणी गर्न सक्ने एल्गोरिदमहरू फेला पार्न मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
यो तथ्याङ्क अन्ततः अस्पतालका प्रबन्धकहरूलाई उपलब्ध गराइनेछ ताकि उनीहरूलाई आगामी १५ दिनमा आवश्यक पर्ने मेडिकल स्टाफको "लाइनअप" अनुमान गर्न, बिरामीहरूका लागि थप "काउन्टरपार्ट" सेवाहरू उपलब्ध गराउन, उनीहरूको पर्खाइको समय घटाउन, र चिकित्सा कर्मचारीहरूको लागि कामको भार मिलाउन मद्दत गर्नुहोस्। यथोचित रूपमा सकेसम्म।
मस्तिष्क कम्प्युटर इन्टरफेसको क्षेत्रमा, यसले स्नायु प्रणाली रोगहरू र स्नायु प्रणाली आघातका कारण हराएको भाषण र संचार प्रकार्य जस्ता आधारभूत मानव अनुभवलाई पुनर्स्थापित गर्न मद्दत गर्न सक्छ।
किबोर्ड, मोनिटर वा माउस प्रयोग नगरी मानव मस्तिष्क र कम्प्युटर बीचको प्रत्यक्ष इन्टरफेस सिर्जना गर्नाले एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस वा स्ट्रोक चोटका बिरामीहरूको जीवनको गुणस्तरमा उल्लेखनीय सुधार हुनेछ।
थप रूपमा, एआई पनि विकिरण उपकरणहरूको नयाँ पुस्ताको एक महत्त्वपूर्ण भाग हो। यसले सानो आक्रामक बायोप्सी नमूनाको सट्टा "भर्चुअल बायोप्सी" मार्फत सम्पूर्ण ट्युमरको विश्लेषण गर्न मद्दत गर्छ। विकिरण औषधिको क्षेत्रमा एआईको प्रयोगले ट्यूमरका विशेषताहरू प्रतिनिधित्व गर्न छवि-आधारित एल्गोरिथ्म प्रयोग गर्न सक्छ।
औषधि अनुसन्धान र विकासमा, ठूला डाटामा भर पर्दै, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालीले छिटो र सही रूपमा उपयुक्त औषधिहरू खान र स्क्रिन आउट गर्न सक्छ। कम्प्युटर सिमुलेशन मार्फत, आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सले औषधि गतिविधि, सुरक्षा र साइड इफेक्टको भविष्यवाणी गर्न सक्छ र रोगसँग मेल खाने उत्तम औषधि पत्ता लगाउन सक्छ। यो प्रविधिले औषधि विकास चक्रलाई निकै छोटो पार्नेछ, नयाँ औषधिको लागत घटाउनेछ र नयाँ औषधि विकासको सफलता दर सुधार गर्नेछ।
उदाहरणका लागि, जब कसैलाई क्यान्सर भएको पत्ता लगाइन्छ, बुद्धिमान औषधि विकास प्रणालीले बिरामीको सामान्य कोशिकाहरू र ट्युमरहरूलाई यसको मोडेल इन्स्ट्यान्ट गर्न प्रयोग गर्नेछ र सामान्य कोशिकाहरूलाई हानि नगरी क्यान्सर कोशिकाहरूलाई मार्न सक्ने औषधि नभेटेसम्म सबै सम्भावित औषधिहरू प्रयोग गर्नेछ। यदि यसले प्रभावकारी औषधि वा प्रभावकारी औषधिको संयोजन फेला पार्न सक्दैन भने, यसले क्यान्सर निको पार्न सक्ने नयाँ औषधि विकास गर्न थाल्छ। यदि औषधिले रोग निको पार्छ तर अझै साइड इफेक्टहरू छन् भने, प्रणालीले समान समायोजन मार्फत साइड इफेक्टहरूबाट छुटकारा पाउन प्रयास गर्नेछ।