Новини

Зараз технологія штучного інтелекту аналізує складні медичні дані за допомогою алгоритмів і програмного забезпечення для наближення людського пізнання. Таким чином, без прямого введення алгоритму штучного інтелекту комп’ютер може зробити прямий прогноз.
Інновації в цій галузі відбуваються в усьому світі. У Франції вчені використовують технологію під назвою «аналіз часових рядів», щоб проаналізувати записи пацієнтів про госпіталізацію за останні 10 років. Це дослідження може допомогти дослідникам знайти правила вступу та використовувати машинне навчання для пошуку алгоритмів, які можуть передбачити правила вступу в майбутньому.
Згодом ці дані будуть надані керівникам лікарень, щоб допомогти їм спрогнозувати «склад» медичного персоналу, необхідного протягом наступних 15 днів, надати більше «еквівалентних» послуг для пацієнтів, скоротити час очікування та допомогти організувати робоче навантаження для медичного персоналу. розумно, наскільки це можливо.
У сфері інтерфейсу мозкового комп’ютера це може допомогти відновити базовий людський досвід, такий як функція мови та спілкування, втрачена через захворювання нервової системи та травми нервової системи.
Створення прямого інтерфейсу між мозком людини та комп’ютером без використання клавіатури, монітора чи миші значно покращить якість життя пацієнтів із бічним аміотрофічним склерозом або травмою після інсульту.
Крім того, ШІ також є важливою частиною нового покоління радіаційних інструментів. Це допомагає проаналізувати всю пухлину за допомогою «віртуальної біопсії», а не за допомогою невеликого інвазивного зразка біопсії. Застосування штучного інтелекту в області радіаційної медицини може використовувати алгоритм на основі зображень для представлення характеристик пухлини.
У дослідженні та розробці ліків, спираючись на великі дані, система штучного інтелекту може швидко й точно видобувати та відсіювати відповідні ліки. Завдяки комп’ютерному моделюванню штучний інтелект може передбачити активність ліків, безпеку та побічні ефекти, а також знайти найкращий препарат, який відповідатиме хворобі. Ця технологія значно скоротить цикл розробки ліків, знизить вартість нових ліків і підвищить рівень успішності розробки нових ліків.
Наприклад, коли комусь діагностують рак, інтелектуальна система розробки ліків використовуватиме нормальні клітини та пухлини пацієнта, щоб створити екземпляр своєї моделі та випробувати всі можливі ліки, доки не знайде ліки, які можуть вбивати ракові клітини, не завдаючи шкоди нормальним клітинам. Якщо він не може знайти ефективний препарат або комбінацію ефективних ліків, він почне розробляти новий препарат, який може вилікувати рак. Якщо препарат лікує хворобу, але все ще має побічні ефекти, система намагатиметься позбутися побічних ефектів шляхом відповідного налаштування.