Berita

Saat ini, teknologi kecerdasan buatan menganalisis data medis yang kompleks melalui algoritme dan perangkat lunak untuk memperkirakan kognisi manusia.Oleh karena itu, tanpa input langsung dari algoritma AI, komputer dapat membuat prediksi langsung.
Inovasi di bidang ini sedang berlangsung di seluruh dunia.Di Prancis, para ilmuwan menggunakan teknologi yang disebut "analisis deret waktu" untuk menganalisis catatan penerimaan pasien selama 10 tahun terakhir.Studi ini dapat membantu peneliti menemukan aturan penerimaan dan menggunakan pembelajaran mesin untuk menemukan algoritma yang dapat memprediksi aturan penerimaan di masa depan.
Data ini nantinya akan diberikan kepada manajer rumah sakit untuk membantu mereka memprediksi “lineup” staf medis yang dibutuhkan dalam 15 hari ke depan, menyediakan lebih banyak layanan “rekanan” untuk pasien, mempersingkat waktu tunggu mereka, dan membantu mengatur beban kerja staf medis sebagai secara wajar mungkin.
Di bidang antarmuka komputer otak, ini dapat membantu memulihkan pengalaman dasar manusia, seperti fungsi bicara dan komunikasi yang hilang karena penyakit sistem saraf dan trauma sistem saraf.
Membuat antarmuka langsung antara otak manusia dan komputer tanpa menggunakan keyboard, monitor atau mouse akan secara signifikan meningkatkan kualitas hidup pasien dengan amyotrophic lateral sclerosis atau cedera stroke.
Selain itu, AI juga merupakan bagian penting dari generasi baru alat radiasi.Ini membantu menganalisis seluruh tumor melalui "biopsi virtual", daripada melalui sampel biopsi invasif kecil.Penerapan AI di bidang kedokteran radiasi dapat menggunakan algoritma berbasis citra untuk merepresentasikan karakteristik tumor.
Dalam penelitian dan pengembangan obat, dengan mengandalkan data besar, sistem kecerdasan buatan dapat dengan cepat dan akurat menambang dan menyaring obat-obatan yang sesuai.Melalui simulasi komputer, kecerdasan buatan dapat memprediksi aktivitas obat, keamanan dan efek samping, serta menemukan obat terbaik untuk mencocokkan penyakit.Teknologi ini akan sangat mempersingkat siklus pengembangan obat, mengurangi biaya obat baru dan meningkatkan tingkat keberhasilan pengembangan obat baru.
Misalnya, ketika seseorang didiagnosis menderita kanker, sistem pengembangan obat cerdas akan menggunakan sel dan tumor normal pasien untuk membuat modelnya dan mencoba semua obat yang mungkin sampai menemukan obat yang dapat membunuh sel kanker tanpa merusak sel normal.Jika tidak dapat menemukan obat yang efektif atau kombinasi obat yang efektif, maka akan mulai dikembangkan obat baru yang dapat menyembuhkan kanker.Jika obat menyembuhkan penyakit tetapi masih memiliki efek samping, sistem akan mencoba menghilangkan efek samping melalui penyesuaian yang sesuai.