Aktualności

Obecnie technologia sztucznej inteligencji analizuje złożone dane medyczne za pomocą algorytmów i oprogramowania w celu przybliżenia ludzkiego poznania.Dlatego bez bezpośredniego wprowadzania algorytmu AI komputer może dokonać bezpośredniej prognozy.
Innowacje w tej dziedzinie mają miejsce na całym świecie.We Francji naukowcy wykorzystują technologię zwaną „analizą szeregów czasowych” do analizy zapisów przyjęć pacjentów w ciągu ostatnich 10 lat.Badanie to może pomóc naukowcom w znalezieniu zasad przyjmowania i wykorzystaniu uczenia maszynowego do znalezienia algorytmów, które mogą przewidzieć zasady przyjmowania w przyszłości.
Dane te zostaną ostatecznie przekazane kierownikom szpitali, aby pomóc im przewidzieć „skład” personelu medycznego potrzebnego w ciągu najbliższych 15 dni, zapewnić więcej „odpowiednich” usług dla pacjentów, skrócić czas oczekiwania i pomóc zorganizować obciążenie personelu medycznego, ponieważ rozsądnie, jak to możliwe.
W dziedzinie interfejsu mózg-komputer może pomóc przywrócić podstawowe ludzkie doświadczenia, takie jak utrata funkcji mowy i komunikacji z powodu chorób układu nerwowego i urazu układu nerwowego.
Stworzenie bezpośredniego interfejsu między ludzkim mózgiem a komputerem bez użycia klawiatury, monitora czy myszy znacznie poprawi jakość życia pacjentów ze stwardnieniem zanikowym bocznym lub po udarze mózgu.
Ponadto sztuczna inteligencja jest również ważną częścią nowej generacji narzędzi radiacyjnych.Pomaga w analizie całego guza poprzez „wirtualną biopsję”, a nie przez małą inwazyjną próbkę biopsyjną.Zastosowanie AI w dziedzinie radioterapii może wykorzystywać algorytm oparty na obrazie do reprezentowania cech guza.
W badaniach i rozwoju leków, opierając się na big data, system sztucznej inteligencji może szybko i dokładnie wydobywać i przesiewać odpowiednie leki.Dzięki symulacji komputerowej sztuczna inteligencja może przewidywać aktywność leku, jego bezpieczeństwo i skutki uboczne oraz znaleźć najlepszy lek na chorobę.Technologia ta znacznie skróci cykl opracowywania leków, obniży koszty nowych leków i poprawi wskaźnik powodzenia opracowywania nowych leków.
Na przykład, gdy u kogoś zostanie zdiagnozowany rak, inteligentny system opracowywania leków użyje normalnych komórek i guzów pacjenta, aby zobrazować swój model i wypróbować wszystkie możliwe leki, aż znajdzie lek, który może zabić komórki rakowe bez szkodzenia normalnym komórkom.Jeśli nie może znaleźć skutecznego leku lub kombinacji skutecznych leków, zacznie opracowywać nowy lek, który może wyleczyć raka.Jeśli lek wyleczy chorobę, ale nadal ma skutki uboczne, system spróbuje pozbyć się skutków ubocznych poprzez odpowiednie dostosowanie.