3 tekoälyllä toimivaa terveyssovellusta

Tämänpäiväisessä artikkelissa esittelemme kolme tekoälysovellusta, jotka voivat auttaa lääkettä suuresti hoidoissa, sairauksien tunnistamisessa ja nopeampia prosesseja.

Lääketieteessä tekoäly on yhä enemmän läsnä.

Se voi auttaa diagnosoinnissa, ennakoivassa lääketieteessä, kehittää lääketieteellisiä robotteja, auttaa tietokoneavusteisessa leikkauksessa, ennakoida epidemiaa, luokitella potilaita ja kehittää hoitoja.

Tutustu siis, olemme erottaneet kolme terveyssovellusta tekoälyllä.

1- AI potilasohjauksessa

Nyt on mahdollista luetella oireesi tietosanakirjaan, joka sisältää tietoa kaikista jo luetteloituista sairauksista.

Tämä tekniikka on saatavilla CHUMissa Montrealissa, joka käyttää sitä ensiapuosaston triagessa.

Potilaan on syötettävä oireensa tietokoneelle, ja tekoäly luokittelee hänen kiireellisyytensä.

Tämä tekoäly voi myös luokitella potilaan ongelman luonteen, kuten sydän-, keuhko- ja monet muut.

CHUM:n toimitusjohtajan, tohtori Fabrice Brunetin mukaan: "Verraamme parhaillaan tätä koneluokitusta ihmisen luokitukseen."

"Kone säästää aikaa, mutta haluamme varmistaa, että tämä seulonta tehdään viisaasti ja laadukkaasti, koska se voi toimia hyvin yhdelle potilastyypille, mutta ei toiselle."

”Et koskaan pidä itsestäänselvyytenä, että koska jokin on uutta ja innovatiivista, siitä on hyötyä. Meidän on edelleen oltava kriittisiä. Tekoäly, kuten mikä tahansa innovaatio, on arvioitava ja mitattava, jotta voimme taata hyödyt." julisti.

2- Tekoäly lääkekehityksessä

Nykyään uuden lääkkeen markkinoille saattamiseen kuluu paljon rahaa ja aikaa, periaatteessa vuosikymmen.

Mutta pandemia- ja epidemiatilanteissa toiminnan on oltava nopeampaa.

Siksi on mahdollista lyhentää lääkkeen, kuten rokotteen, kehittämiseen kuluvaa aikaa optimoimalla prekliininen tutkimus.

Tämä on kolmen Quebecin tohtoriopiskelijan luoman start-up, InVivo AI, tavoitteena lääkkeiden kehittämisessä.

Sen luojat käyttivät sen luomiseen monipuolista tietoa, kuten laskennallisen neurotieteen, molekyylibiologian ja koneoppimisen tietämystä, mikä onnistui nopeuttamaan tutkimusta ja lääkekehitystä.

3- Ia diagnostiikassa

Meillä on useita lääketieteellisiä työkaluja, joten diagnoosin tekemiseksi lääkärin on otettava huomioon paljon tietoja.

Näin ollen tekoäly on hyvin läsnä radiologian ja koekuvien tulkinnassa.

Esimerkiksi joidenkin syöpien, kuten keuhko- ja rintasyövän, havaitsemiseen, joita on vaikeampi diagnosoida tomografialla.

Ohjelma pystyy tunnistamaan kehon poikkeavuuksia, jotka eivät näy paljaalla silmällä, kuten varhaiset kasvaimet, mikä auttaa suuresti hoidossa.

Montrealin start-up Imagia voi havaita tietyntyyppisiä syöpiä sen lisäksi, että se auttaa nopeuttamaan kliinistä tutkimusta, löytämään uusia hoitoja ja kehittämään yksilöllisiä hoitoja.

Deep Radiomics -algoritmeja käyttävä Evidens voi tuottaa digitaalisten kuvien avulla biomarkkereita, joilla voidaan mitata patologisia ja normaaleja prosesseja terapeuttisessa interventiossa.

Se voi havaita, onko kehossa poikkeavuuksia, ja myös seurata sairauden kehitystä.

Ohjelma pystyy edelleen oppimaan itsenäisesti, tuoden muistiinsa jo löydetyt sairaudet ja biologiset poikkeavuudet, mikä tuo lisää tarkkuutta diagnoosiin.

Quebec-yhtiö Diagnos pystyi kehittämään tekoälyteknologiaa, joka diagnosoi diabeettisen retinopatian.

Tämä sairaus johtuu diabeteksen komplikaatiosta, joka vaikuttaa 50%:lle ihmisistä, joilla on tyyppi 2, ja joka on vastuussa 5%:sta näönmenetyksen syistä maailmanlaajuisesti.

Tekniikka käyttää verkkokalvon valokuvaa tunnistaakseen tällaisen taudin ensimmäiset merkit.

Kuvat on otettu erikoiskameroilla, joiden ottaminen kestää muutaman minuutin ja ne löytyvät nyt apteekeista, klinikoista ja optometriakeskuksista.

Tekoälyteknologia on jo onnistunut analysoimaan lähes 225 000 potilasta 16 maasta.