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現在、人工知能技術は、アルゴリズムとソフトウェアを介して複雑な医療データを分析し、人間の認知を概算しています。したがって、AIアルゴリズムを直接入力しなくても、コンピューターが直接予測を行うことができます。
この分野の革新は世界中で起こっています。フランスでは、科学者は「時系列分析」と呼ばれる技術を使用して、過去10年間の患者の入院記録を分析しています。この研究は、研究者が入学規則を見つけ、機械学習を使用して将来の入学規則を予測できるアルゴリズムを見つけるのに役立ちます。
このデータは最終的に病院の管理者に提供され、今後15日間に必要な医療スタッフの「ラインナップ」を予測し、患者により多くの「カウンターパート」サービスを提供し、待ち時間を短縮し、医療スタッフの作業負荷を調整するのに役立ちます。可能な限り合理的に。
ブレイン・コンピューター・インターフェースの分野では、神経系の病気や神経系の外傷によって失われた音声やコミュニケーション機能など、基本的な人間の経験を回復するのに役立ちます。
キーボード、モニター、またはマウスを使用せずに人間の脳とコンピューターの間に直接インターフェースを作成すると、筋萎縮性側索硬化症または脳卒中傷害の患者の生活の質が大幅に向上します。
さらに、AIは新世代の放射線ツールの重要な部分でもあります。小さな侵襲的な生検サンプルではなく、「仮想生検」を通じて腫瘍全体を分析するのに役立ちます。放射線医学の分野でのAIのアプリケーションは、画像ベースのアルゴリズムを使用して腫瘍の特性を表すことができます。
医薬品の研究開発では、ビッグデータに依存して、人工知能システムが適切な医薬品を迅速かつ正確にマイニングおよびスクリーニングできます。コンピューターシミュレーションを通じて、人工知能は薬の活動、安全性、副作用を予測し、病気に合った最適な薬を見つけることができます。この技術は、医薬品開発サイクルを大幅に短縮し、新薬のコストを削減し、新薬開発の成功率を向上させます。
たとえば、誰かが癌と診断された場合、インテリジェントな医薬品開発システムは、患者の正常細胞と腫瘍を使用してモデルをインスタンス化し、正常細胞に害を与えることなく癌細胞を殺すことができる薬剤が見つかるまで、考えられるすべての薬剤を試します。有効な薬や有効な薬の組み合わせが見つからない場合は、がんを治すことができる新薬の開発を開始します。薬が病気を治すが、それでも副作用がある場合、システムは対応する調整を通じて副作用を取り除こうとします。