Haberler

Şu anda, yapay zeka teknolojisi, insan bilişine yaklaşmak için karmaşık tıbbi verileri algoritmalar ve yazılımlar aracılığıyla analiz eder.Bu nedenle, AI algoritmasının doğrudan girişi olmadan, bilgisayarın doğrudan bir tahmin yapması mümkündür.
Bu alandaki yenilikler dünya çapında gerçekleşmektedir.Fransa'da bilim adamları, son 10 yılda 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, hastane yöneticilerine önümüzdeki 15 gün içinde ihtiyaç duyulan sağlık personelinin “sırasını” tahmin etmelerine, hastalar için daha fazla “karşılıklı” hizmetler sunmalarına, bekleme sürelerini kısaltmalarına ve sağlık personelinin iş yükünü gerektiği gibi düzenlemelerine yardımcı olacak şekilde sağlanacaktır. mümkün olduğunca 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.
Klavye, monitör veya fare kullanmadan insan beyni ve bilgisayar arasında doğrudan bir arayüz oluşturmak, amyotrofik lateral skleroz veya felç yaralanması olan hastaların yaşam kalitesini önemli ölçüde artıracaktır.
Ek olarak, AI aynı zamanda yeni nesil radyasyon araçlarının önemli bir parçasıdır.Küçük bir invaziv biyopsi örneğinden ziyade tüm tümörün "sanal biyopsi" ile analiz edilmesine yardımcı olur.AI'nın radyasyon tıbbı alanında uygulanması, tümörün özelliklerini temsil etmek için görüntü tabanlı algoritmayı kullanabilir.
İlaç araştırma ve geliştirmede, büyük verilere dayanan yapay zeka sistemi, uygun ilaçları hızlı ve doğru bir şekilde araştırabilir ve tarayabilir.Bilgisayar simülasyonu yoluyla yapay zeka, ilaç aktivitesini, güvenliğini ve yan etkilerini tahmin edebilir ve hastalığa uygun en iyi ilacı bulabilir.Bu teknoloji, ilaç geliştirme döngüsünü büyük ölçüde kısaltacak, yeni ilaçların maliyetini düşürecek ve yeni ilaç geliştirme başarı oranını artıracaktır.
Örneğin, birine kanser teşhisi konduğunda, akıllı ilaç geliştirme sistemi, modelini somutlaştırmak için hastanın normal hücrelerini ve tümörlerini kullanacak ve normal hücrelere zarar vermeden kanser hücrelerini öldürebilecek bir ilaç bulana kadar tüm olası ilaçları deneyecek.Etkili bir ilaç veya etkili ilaçların bir kombinasyonunu bulamazsa, kanseri tedavi edebilecek yeni bir ilaç geliştirmeye başlayacaktır.İlaç hastalığı iyileştirdiği halde yan etkileri devam ediyorsa, sistem buna uygun ayarlamalar yaparak yan etkilerden kurtulmaya çalışacaktır.