Nyheter

För närvarande analyserar teknik med artificiell intelligens komplexa medicinska data genom algoritmer och programvara för att approximera mänsklig kognition. Därför, utan den direkta inmatningen av AI-algoritmen, är det möjligt för datorn att göra en direkt förutsägelse.
Innovationer inom detta område sker över hela världen. I Frankrike använder forskare en teknik som kallas "tidsserieanalys" för att analysera patientjournaler under de senaste 10 åren. Den här studien kan hjälpa forskare att hitta reglerna för antagning och använda maskininlärning för att hitta algoritmer som kan förutsäga reglerna för antagning i framtiden.
Dessa data kommer så småningom att tillhandahållas sjukhuschefer för att hjälpa dem att förutsäga "uppställningen" av medicinsk personal som behövs under de kommande 15 dagarna, tillhandahålla fler "motparts"-tjänster för patienter, förkorta deras väntetid och hjälpa till att ordna arbetsbördan för medicinsk personal. rimligt som möjligt.
Inom området för hjärndatorgränssnitt kan det hjälpa till att återställa grundläggande mänskliga erfarenheter, såsom tal- och kommunikationsfunktion som förloras på grund av nervsystemets sjukdomar och nervsystemets trauma.
Att skapa ett direkt gränssnitt mellan den mänskliga hjärnan och datorn utan att använda tangentbord, bildskärm eller mus kommer avsevärt att förbättra livskvaliteten för patienter med amyotrofisk lateralskleros eller strokeskada.
Dessutom är AI också en viktig del av en ny generation av strålningsverktyg. Det hjälper till att analysera hela tumören genom "virtuell biopsi", snarare än genom ett litet invasivt biopsiprov. Tillämpningen av AI inom området för strålningsmedicin kan använda bildbaserad algoritm för att representera tumörens egenskaper.
Inom läkemedelsforskning och -utveckling, beroende på big data, kan artificiell intelligens snabbt och exakt bryta och sålla bort lämpliga läkemedel. Genom datorsimulering kan artificiell intelligens förutsäga läkemedelsaktivitet, säkerhet och biverkningar och hitta det bästa läkemedlet för att matcha sjukdomen. Denna teknik kommer att avsevärt förkorta läkemedelsutvecklingscykeln, minska kostnaderna för nya läkemedel och förbättra framgångsfrekvensen för utveckling av nya läkemedel.
Till exempel, när någon får diagnosen cancer kommer det intelligenta läkemedelsutvecklingssystemet att använda patientens normala celler och tumörer för att instansiera sin modell och prova alla möjliga läkemedel tills det hittar ett läkemedel som kan döda cancerceller utan att skada normala celler. Om den inte kan hitta ett effektivt läkemedel eller en kombination av effektiva läkemedel kommer det att börja utveckla ett nytt läkemedel som kan bota cancer. Om läkemedlet botar sjukdomen men ändå har biverkningar kommer systemet att försöka bli av med biverkningarna genom motsvarande justering.