Вести

Тренутно, технологија вештачке интелигенције анализира сложене медицинске податке путем алгоритама и софтвера да би се приближила људској спознаји. Стога, без директног уноса АИ алгоритма, могуће је да рачунар направи директно предвиђање.
Иновације у овој области се дешавају широм света. У Француској, научници користе технологију звану „анализа временских серија“ за анализу записа о пријему пацијената у последњих 10 година. Ова студија може помоћи истраживачима да пронађу правила пријема и користе машинско учење да пронађу алгоритме који могу предвидети правила пријема у будућности.
Ови подаци ће на крају бити достављени менаџерима болница како би им помогли да предвиде „састав“ медицинског особља потребног у наредних 15 дана, пружили више „парних“ услуга за пацијенте, скратили време чекања и помогли у организовању посла за медицинско особље као разумно могуће.
У области рачунарског интерфејса мозга, може помоћи у обнављању основног људског искуства, као што су говорне и комуникационе функције изгубљене због болести нервног система и трауме нервног система.
Стварање директног интерфејса између људског мозга и рачунара без употребе тастатуре, монитора или миша значајно ће побољшати квалитет живота пацијената са амиотрофичном латералном склерозом или повредом можданог удара.
Поред тога, АИ је такође важан део нове генерације радијационих алата. Помаже у анализи целог тумора кроз „виртуелну биопсију“, а не кроз мали инвазивни узорак биопсије. Примена вештачке интелигенције у области радијационе медицине може да користи алгоритам заснован на слици за представљање карактеристика тумора.
У истраживању и развоју лекова, ослањајући се на велике податке, систем вештачке интелигенције може брзо и прецизно да пронађе и скринира одговарајуће лекове. Путем компјутерске симулације, вештачка интелигенција може предвидети активност лека, безбедност и нежељене ефекте и пронаћи најбољи лек који одговара болести. Ова технологија ће у великој мери скратити циклус развоја лекова, смањити цену нових лекова и побољшати стопу успешности развоја нових лекова.
На пример, када се некоме дијагностикује рак, интелигентни систем за развој лекова ће користити пацијентове нормалне ћелије и туморе да инстанцира свој модел и испроба све могуће лекове док не пронађе лек који може да убије ћелије рака без оштећења нормалних ћелија. Ако не може да пронађе ефикасан лек или комбинацију ефикасних лекова, почеће да развија нови лек који може да излечи рак. Ако лек лечи болест, али и даље има нежељене ефекте, систем ће покушати да се отараси нежељених ефеката одговарајућим прилагођавањем.