ਖ਼ਬਰਾਂ

ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ, ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੁਆਰਾ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਧ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਸਿੱਧੇ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਲਈ ਸਿੱਧੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਫਰਾਂਸ ਵਿੱਚ, ਵਿਗਿਆਨੀ ਪਿਛਲੇ 10 ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਦਾਖਲੇ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ "ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ" ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਾਖਲੇ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲੱਭਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲੇ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਡੇਟਾ ਆਖਰਕਾਰ ਹਸਪਤਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਅਗਲੇ 15 ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮੈਡੀਕਲ ਸਟਾਫ ਦੀ "ਲਾਈਨਅੱਪ" ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ, ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਹੋਰ "ਕਾਊਂਟਰਪਾਰਟ" ਸੇਵਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉਡੀਕ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ, ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਸਟਾਫ ਲਈ ਕੰਮ ਦੇ ਬੋਝ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ। ਵਾਜਬ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਵ ਤੌਰ' ਤੇ.
ਦਿਮਾਗ਼ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਹਾਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਿਮਾਗੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਅਤੇ ਦਿਮਾਗੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੇ ਸਦਮੇ ਕਾਰਨ ਗੁਆਚਿਆ ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਾਰਜ।
ਕੀਬੋਰਡ, ਮਾਨੀਟਰ ਜਾਂ ਮਾਊਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਦਿਮਾਗ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਚਕਾਰ ਸਿੱਧਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਉਣਾ ਐਮੀਓਟ੍ਰੋਫਿਕ ਲੈਟਰਲ ਸਕਲੇਰੋਸਿਸ ਜਾਂ ਸਟ੍ਰੋਕ ਦੀ ਸੱਟ ਵਾਲੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰੇਗਾ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਏਆਈ ਵੀ ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਟੂਲਜ਼ ਦੀ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਹਮਲਾਵਰ ਬਾਇਓਪਸੀ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਵਰਚੁਅਲ ਬਾਇਓਪਸੀ" ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੇ ਟਿਊਮਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰੇਡੀਏਸ਼ਨ ਦਵਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟਿਊਮਰ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰ-ਆਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਿਆਂ, ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਢੁਕਵੀਂ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਡਰੱਗ ਗਤੀਵਿਧੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਵਾਈ ਲੱਭ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਚੱਕਰ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਕਰੇਗੀ, ਨਵੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਏਗੀ ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਦਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੇਗੀ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਕੈਂਸਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਡਰੱਗ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਸਿਸਟਮ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਸਾਧਾਰਨ ਸੈੱਲਾਂ ਅਤੇ ਟਿਊਮਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤਤਕਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਹਰ ਸੰਭਵ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹੀ ਦਵਾਈ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੀ ਜੋ ਆਮ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਏ ਬਿਨਾਂ ਕੈਂਸਰ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਵਾਈ ਜਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਦਵਾਈਆਂ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਨਹੀਂ ਲੱਭ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਦਵਾਈ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ ਜੋ ਕੈਂਸਰ ਦਾ ਇਲਾਜ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜੇ ਦਵਾਈ ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਇਸਦੇ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਅਨੁਸਾਰੀ ਵਿਵਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਮਾੜੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਤੋਂ ਛੁਟਕਾਰਾ ਪਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ।