app com IA

در مقاله امروز، 3 کاربرد سلامت با هوش مصنوعی را نشان خواهیم داد که می تواند به پزشکی در درمان، شناسایی بیماری ها و فرآیندهای سریعتر کمک کند.

در پزشکی، هوش مصنوعی به طور فزاینده ای وجود دارد.

می‌تواند به تشخیص‌ها، کمک به پزشکی پیش‌بینی‌کننده، توسعه ربات‌های پزشکی، کمک به جراحی به کمک رایانه، پیش‌بینی اپیدمی، تریاژ بیماران و توسعه درمان کمک کند.

بنابراین، ما 3 برنامه سلامت را با هوش مصنوعی از هم جدا کرده ایم.

1- هوش مصنوعی در راهنمایی بیمار

اکنون می‌توانید علائم خود را در دایره‌المعارفی فهرست کنید که حاوی اطلاعاتی در مورد همه بیماری‌هایی است که قبلا فهرست‌بندی شده‌اند.

این فناوری در CHUM در مونترال وجود دارد که از آن در تریاژ اتاق اورژانس استفاده می کند.

بیمار باید علائم خود را در رایانه وارد کند و هوش مصنوعی سطح فوریت آنها را برای مشاهده طبقه بندی می کند.

این هوش مصنوعی همچنین می تواند ماهیت مشکل بیمار را طبقه بندی کند، مانند مشکلات قلبی، ریوی و بسیاری دیگر.

به گفته رئیس و مدیر عامل CHUM، دکتر فابریس برونت: "ما در حال حاضر در حال مقایسه این طبقه بندی ماشین ها با طبقه بندی انسانی هستیم."

این دستگاه در زمان صرفه جویی می کند، اما ما می خواهیم مطمئن شویم که این غربالگری هوشمندانه و با کیفیت بالا انجام می شود، زیرا ممکن است برای یک نوع بیمار خوب عمل کند اما برای نوع دیگر نه.

"شما هرگز آن را بدیهی نمی گیرید که چون چیزی جدید و نوآورانه است، سودمند خواهد بود. ما باید همچنان انتقادپذیر باشیم. هوش مصنوعی، مانند هر نوآوری، باید ارزیابی و اندازه گیری شود تا بتوانیم مزایای آن را تضمین کنیم. اعلام کرد.

2- هوش مصنوعی در توسعه دارو

امروزه برای عرضه یک داروی جدید در بازار، هزینه و زمان زیادی صرف می شود که اساساً یک دهه زمان می برد.

اما در شرایط همه گیر و اپیدمی، اقدام باید سریعتر باشد.

بنابراین، می توان با بهینه سازی تحقیقات پیش بالینی، زمان تولید دارویی مانند واکسن را کاهش داد.

این هدف راه اندازی ایجاد شده توسط سه دانشجوی دکترا از کبک، InVivo AI است که به توسعه داروها کمک می کند.

سازندگان آن از دانش متنوعی برای ایجاد آن استفاده کردند، مانند دانش علوم اعصاب محاسباتی، زیست شناسی مولکولی و یادگیری ماشین، مدیریت سرعت بخشیدن به تحقیق و توسعه دارو.

3- Ia در تشخیص

ما چندین ابزار پزشکی داریم، بنابراین برای تشخیص، پزشک باید داده های زیادی را در نظر بگیرد.

بنابراین هوش مصنوعی در تفسیر رادیولوژی و تصاویر معاینه بسیار حضور دارد.

به عنوان مثال، برای تشخیص برخی از انواع سرطان که تشخیص آنها با استفاده از توموگرافی دشوارتر است، مانند سرطان ریه و سینه.

این برنامه قادر به شناسایی ناهنجاری‌های بدن است که با چشم غیرمسلح دیده نمی‌شوند، مانند تومورهای اولیه، که کمک زیادی به درمان می‌کند.

Imagia، یک استارت آپ در مونترال، می تواند برخی از انواع سرطان را شناسایی کند، علاوه بر کمک به تسریع تحقیقات بالینی، کشف درمان های جدید و توسعه درمان های شخصی.

Evidens که از الگوریتم‌های Deep Radiomics استفاده می‌کند، می‌تواند نشانگرهای زیستی را از طریق تصاویر دیجیتال تولید کند که می‌تواند فرآیندهای پاتولوژیک و عادی را در یک مداخله درمانی اندازه‌گیری کند.

می تواند تشخیص دهد که آیا هر گونه ناهنجاری در بدن وجود دارد یا خیر و همچنین تکامل یک بیماری را تحت نظر دارد.

این برنامه هنوز هم به تنهایی قادر به یادگیری است و بیماری ها و ناهنجاری های بیولوژیکی را که قبلاً کشف شده است به حافظه خود می آورد که دقت بیشتری را در تشخیص به ارمغان می آورد.

شرکت کبک دیاگنوس توانست فناوری هوش مصنوعی را توسعه دهد که رتینوپاتی دیابتی را تشخیص می دهد.

این وضعیت ناشی از عارضه دیابت است که 50% از افراد مبتلا به نوع 2 را تحت تاثیر قرار می دهد و مسئول 5% از علل کاهش بینایی در سراسر جهان است.

این فناوری از عکس شبکیه چشم برای شناسایی اولین علائم چنین بیماری استفاده می کند.

عکس‌ها با دوربین‌های مخصوص گرفته شده‌اند که چند دقیقه طول می‌کشد و اکنون در داروخانه‌ها، کلینیک‌ها و مراکز بینایی‌سنجی قابل مشاهده هستند.

فناوری هوش مصنوعی تاکنون توانسته است تقریباً 225000 بیمار را از 16 کشور تجزیه و تحلیل کند.