Şu anda yapay zeka teknolojisi, karmaşık tıbbi verileri algoritmalar ve yazılımlar aracılığıyla insan bilişine yaklaşmak için analiz ediyor. Dolayısıyla yapay zeka algoritmasının doğrudan girişi olmadan bilgisayarın doğrudan tahmin yapması mümkün.
Bu alanda yenilikler dünya çapında gerçekleşiyor. Fransa'da bilim insanları, son 10 yıldaki hasta kabul kayıtlarını analiz etmek için "zaman serisi analizi" adı verilen bir teknoloji kullanıyor. Bu çalışma, araştırmacıların kabul kurallarını bulmalarına ve gelecekte kabul kurallarını tahmin edebilecek algoritmalar bulmak için makine öğrenimini kullanmalarına yardımcı olabilir.
Bu veriler, önümüzdeki 15 gün içinde ihtiyaç duyulan tıbbi personelin "sırasını" tahmin etmelerine, hastalara daha fazla "karşılıklı" hizmet sunmalarına, bekleme sürelerini kısaltmalarına ve sağlık personelinin iş yükünü gerektiği gibi düzenlemelerine yardımcı olmak için hastane yöneticilerine sunulacak. mümkün olduğu kadar makul.
Beyin bilgisayar arayüzü alanında, sinir sistemi hastalıkları ve sinir sistemi travması nedeniyle kaybedilen konuşma ve iletişim işlevi gibi temel insan deneyiminin geri kazanılmasına yardımcı olabilir.
İnsan beyni ile bilgisayar arasında klavye, monitör veya fare kullanmadan doğrudan bir arayüz oluşturmak, amyotrofik lateral skleroz veya felç yaralanması olan hastaların yaşam kalitesini önemli ölçüde artıracaktır.
Ayrıca yapay zeka yeni nesil radyasyon araçlarının da önemli bir parçası. Küçük bir invaziv biyopsi örneği yerine tüm tümörün "sanal biyopsi" yoluyla analiz edilmesine yardımcı olur. Yapay zekanın radyasyon tıbbı alanında uygulanması, tümörün özelliklerini temsil etmek için görüntü tabanlı algoritmayı kullanabilir.
İlaç araştırma ve geliştirmesinde, büyük verilere dayanan yapay zeka sistemi, uygun ilaçları hızlı ve doğru bir şekilde araştırıp tarayabilir. Yapay zeka, bilgisayar simülasyonu aracılığıyla ilacın aktivitesini, güvenliğini ve yan etkilerini tahmin edebiliyor ve hastalığa en uygun ilacı bulabiliyor. Bu teknoloji, ilaç geliştirme döngüsünü büyük ölçüde kısaltacak, yeni ilaçların maliyetini düşürecek ve yeni ilaç geliştirmenin başarı oranını artıracak.
Örneğin, birine kanser teşhisi konduğunda, akıllı ilaç geliştirme sistemi hastanın normal hücrelerini ve tümörlerini kullanarak kendi modelini oluşturacak ve normal hücrelere zarar vermeden kanser hücrelerini öldürebilecek bir ilaç bulana kadar olası tüm ilaçları deneyecek. Etkili bir ilaç veya etkili ilaç kombinasyonunu bulamazsa kanseri tedavi edebilecek yeni bir ilaç geliştirmeye başlayacaktır. İlaç hastalığı iyileştirdiği halde yan etkileri devam ediyorsa sistem uygun ayarlamalar yaparak yan etkilerden kurtulmaya çalışacaktır.
Gönderim zamanı: Nis-13-2022