Nyheter

For tiden analyserer teknologi med kunstig intelligens komplekse medisinske data gjennom algoritmer og programvare for å tilnærme menneskelig kognisjon. Derfor, uten direkte input fra AI-algoritmen, er det mulig for datamaskinen å lage en direkte prediksjon.
Innovasjoner på dette feltet finner sted over hele verden. I Frankrike bruker forskere en teknologi kalt "tidsserieanalyse" for å analysere pasientinnleggelsesjournaler de siste 10 årene. Denne studien kan hjelpe forskere med å finne opptaksreglene og bruke maskinlæring for å finne algoritmer som kan forutsi opptaksreglene i fremtiden.
Disse dataene vil etter hvert bli gitt til sykehusledere for å hjelpe dem med å forutsi "utvalget" av medisinsk personell som trengs i løpet av de neste 15 dagene, gi flere "motparts"-tjenester for pasienter, forkorte ventetiden og hjelpe til med å ordne arbeidsmengden for medisinsk personell som rimelig som mulig.
Innenfor hjernedatamaskingrensesnitt kan det bidra til å gjenopprette grunnleggende menneskelig erfaring, som tale- og kommunikasjonsfunksjon tapt på grunn av nervesystemsykdommer og nervesystemtraumer.
Å skape et direkte grensesnitt mellom den menneskelige hjernen og datamaskinen uten å bruke tastatur, skjerm eller mus vil betydelig forbedre livskvaliteten til pasienter med amyotrofisk lateral sklerose eller slagskade.
I tillegg er AI også en viktig del av en ny generasjon strålingsverktøy. Den hjelper til med å analysere hele svulsten gjennom "virtuell biopsi", i stedet for gjennom en liten invasiv biopsiprøve. Anvendelsen av AI innen strålemedisin kan bruke bildebasert algoritme for å representere svulstens egenskaper.
I narkotikaforskning og -utvikling, avhengig av store data, kan kunstig intelligenssystem raskt og nøyaktig gruve og sile ut egnede stoffer. Gjennom datasimulering kan kunstig intelligens forutsi legemiddelaktivitet, sikkerhet og bivirkninger, og finne det beste stoffet som matcher sykdommen. Denne teknologien vil i stor grad forkorte legemiddelutviklingssyklusen, redusere kostnadene for nye legemidler og forbedre suksessraten for utvikling av nye legemidler.
For eksempel, når noen blir diagnostisert med kreft, vil det intelligente legemiddelutviklingssystemet bruke pasientens normale celler og svulster til å instansiere modellen og prøve alle mulige legemidler til den finner et medikament som kan drepe kreftceller uten å skade normale celler. Hvis den ikke finner et effektivt legemiddel eller en kombinasjon av effektive legemidler, vil det begynne å utvikle et nytt medikament som kan kurere kreft. Dersom stoffet kurerer sykdommen, men fortsatt har bivirkninger, vil systemet forsøke å bli kvitt bivirkningene gjennom tilsvarende justering.