వార్తలు

ప్రస్తుతం, కృత్రిమ మేధస్సు సాంకేతికత మానవ జ్ఞానాన్ని అంచనా వేయడానికి అల్గారిథమ్‌లు మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ద్వారా సంక్లిష్ట వైద్య డేటాను విశ్లేషిస్తుంది. అందువల్ల, AI అల్గోరిథం యొక్క ప్రత్యక్ష ఇన్పుట్ లేకుండా, కంప్యూటర్ నేరుగా అంచనా వేయడం సాధ్యమవుతుంది.
ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఈ రంగంలో ఆవిష్కరణలు జరుగుతున్నాయి. ఫ్రాన్స్‌లో, శాస్త్రవేత్తలు గత 10 సంవత్సరాలలో రోగుల ప్రవేశ రికార్డులను విశ్లేషించడానికి "టైమ్ సిరీస్ విశ్లేషణ" అనే సాంకేతికతను ఉపయోగిస్తున్నారు. ఈ అధ్యయనం పరిశోధకులకు ప్రవేశ నియమాలను కనుగొనడంలో సహాయపడుతుంది మరియు భవిష్యత్తులో ప్రవేశ నియమాలను అంచనా వేయగల అల్గారిథమ్‌లను కనుగొనడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.
ఈ డేటా చివరికి ఆసుపత్రి నిర్వాహకులకు అందించబడుతుంది, రాబోయే 15 రోజుల్లో అవసరమైన వైద్య సిబ్బంది "లైనప్"ను అంచనా వేయడానికి, రోగులకు మరిన్ని "కౌంటర్‌పార్ట్" సేవలను అందించడానికి, వారి నిరీక్షణ సమయాన్ని తగ్గించడానికి మరియు వైద్య సిబ్బందికి పనిభారాన్ని ఏర్పరచడంలో సహాయం చేస్తుంది. సహేతుకంగా సాధ్యమైనంత.
మెదడు కంప్యూటర్ ఇంటర్‌ఫేస్ రంగంలో, ఇది నాడీ వ్యవస్థ వ్యాధులు మరియు నాడీ వ్యవస్థ గాయం కారణంగా కోల్పోయిన ప్రసంగం మరియు కమ్యూనికేషన్ పనితీరు వంటి ప్రాథమిక మానవ అనుభవాన్ని పునరుద్ధరించడంలో సహాయపడుతుంది.
కీబోర్డ్, మానిటర్ లేదా మౌస్ ఉపయోగించకుండా మానవ మెదడు మరియు కంప్యూటర్ మధ్య ప్రత్యక్ష ఇంటర్‌ఫేస్‌ను సృష్టించడం వల్ల అమియోట్రోఫిక్ లాటరల్ స్క్లెరోసిస్ లేదా స్ట్రోక్ గాయంతో బాధపడుతున్న రోగుల జీవన నాణ్యత గణనీయంగా మెరుగుపడుతుంది.
అదనంగా, కొత్త తరం రేడియేషన్ సాధనాల్లో AI కూడా ఒక ముఖ్యమైన భాగం. ఇది చిన్న ఇన్వాసివ్ బయాప్సీ నమూనా ద్వారా కాకుండా "వర్చువల్ బయాప్సీ" ద్వారా మొత్తం కణితిని విశ్లేషించడంలో సహాయపడుతుంది. రేడియేషన్ మెడిసిన్ రంగంలో AI యొక్క అప్లికేషన్ కణితి యొక్క లక్షణాలను సూచించడానికి ఇమేజ్-ఆధారిత అల్గారిథమ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు.
డ్రగ్ రీసెర్చ్ అండ్ డెవలప్‌మెంట్‌లో, పెద్ద డేటాపై ఆధారపడి, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ సిస్టమ్ త్వరితంగా మరియు ఖచ్చితంగా తవ్వి, తగిన మందులను పరీక్షించగలదు. కంప్యూటర్ అనుకరణ ద్వారా, కృత్రిమ మేధస్సు ఔషధ కార్యకలాపాలు, భద్రత మరియు దుష్ప్రభావాలను అంచనా వేయగలదు మరియు వ్యాధికి సరిపోయే ఉత్తమమైన ఔషధాన్ని కనుగొనగలదు. ఈ సాంకేతికత డ్రగ్ డెవలప్‌మెంట్ సైకిల్‌ను బాగా తగ్గిస్తుంది, కొత్త ఔషధాల ధరను తగ్గిస్తుంది మరియు కొత్త డ్రగ్ డెవలప్‌మెంట్ సక్సెస్ రేటును మెరుగుపరుస్తుంది.
ఉదాహరణకు, ఎవరైనా క్యాన్సర్‌తో బాధపడుతున్నట్లు నిర్ధారణ అయినప్పుడు, ఇంటెలిజెంట్ డ్రగ్ డెవలప్‌మెంట్ సిస్టమ్ రోగి యొక్క సాధారణ కణాలు మరియు కణితులను దాని మోడల్‌ను ఇన్‌స్టాంటియేట్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తుంది మరియు సాధారణ కణాలకు హాని కలిగించకుండా క్యాన్సర్ కణాలను చంపే ఔషధాన్ని కనుగొనే వరకు అన్ని మందులను ప్రయత్నిస్తుంది. ఇది సమర్థవంతమైన ఔషధం లేదా సమర్థవంతమైన ఔషధాల కలయికను కనుగొనలేకపోతే, అది క్యాన్సర్ను నయం చేయగల కొత్త ఔషధాన్ని అభివృద్ధి చేయడం ప్రారంభిస్తుంది. ఔషధం వ్యాధిని నయం చేసినప్పటికీ, ఇంకా దుష్ప్రభావాలు కలిగి ఉంటే, సంబంధిత సర్దుబాటు ద్వారా వ్యవస్థ దుష్ప్రభావాల నుండి బయటపడటానికి ప్రయత్నిస్తుంది.