Aktualności

Obecnie technologia sztucznej inteligencji analizuje złożone dane medyczne za pomocą algorytmów i oprogramowania w celu przybliżenia ludzkiego poznania. Dlatego bez bezpośredniego wprowadzania algorytmu AI komputer może dokonać bezpośredniej prognozy.
Innowacje w tej dziedzinie mają miejsce na całym świecie. We Francji naukowcy wykorzystują technologię zwaną „analizą szeregów czasowych” do analizy danych dotyczących przyjęć pacjentów w ciągu ostatnich 10 lat. Badanie to może pomóc naukowcom w znalezieniu zasad przyjmowania na studia i wykorzystaniu uczenia maszynowego do znalezienia algorytmów, które będą w stanie przewidzieć zasady przyjmowania w przyszłości.
Dane te zostaną ostatecznie przekazane kierownikom szpitali, aby pomóc im przewidzieć „skład” personelu medycznego potrzebnego w ciągu najbliższych 15 dni, zapewnić pacjentom większą liczbę „odpowiedników” usług, skrócić czas oczekiwania i pomóc w organizacji obciążenia pracą personelu medycznego w miarę możliwie rozsądnie.
W dziedzinie interfejsu mózg-komputer może pomóc przywrócić podstawowe ludzkie doświadczenia, takie jak funkcje mowy i komunikacji utracone z powodu chorób układu nerwowego lub urazu układu nerwowego.
Stworzenie bezpośredniego interfejsu pomiędzy ludzkim mózgiem a komputerem bez użycia klawiatury, monitora czy myszy znacząco poprawi jakość życia pacjentów ze stwardnieniem zanikowym bocznym lub po udarze mózgu.
Ponadto sztuczna inteligencja jest również ważną częścią nowej generacji narzędzi radiacyjnych. Pomaga przeanalizować cały guz za pomocą „wirtualnej biopsji”, a nie małej inwazyjnej próbki biopsji. Zastosowanie sztucznej inteligencji w radiomedycynie może wykorzystywać algorytm oparty na obrazie do przedstawienia charakterystyki nowotworu.
W badaniach i rozwoju leków, w oparciu o duże zbiory danych, system sztucznej inteligencji może szybko i dokładnie wydobywać i selekcjonować odpowiednie leki. Dzięki symulacji komputerowej sztuczna inteligencja może przewidzieć działanie leku, jego bezpieczeństwo i skutki uboczne oraz znaleźć najlepszy lek pasujący do choroby. Technologia ta znacznie skróci cykl opracowywania nowych leków, obniży koszty nowych leków i poprawi wskaźnik powodzenia opracowywania nowych leków.
Na przykład, gdy u pacjenta zostanie zdiagnozowany nowotwór, inteligentny system opracowywania leków wykorzysta normalne komórki i nowotwory pacjenta do stworzenia modelu i wypróbowania wszystkich możliwych leków, aż znajdzie lek, który będzie w stanie zabić komórki nowotworowe bez uszkadzania normalnych komórek. Jeśli nie uda się znaleźć skutecznego leku lub kombinacji skutecznych leków, rozpocznie się opracowywanie nowego leku, który będzie w stanie wyleczyć raka. Jeśli lek wyleczy chorobę, ale nadal powoduje skutki uboczne, system spróbuje pozbyć się skutków ubocznych poprzez odpowiednią korektę.