AI-terveyssovellukset

Katso tämän päivän artikkelista kolme tekoälyllä toimivaa terveyssovellusta, jotka voivat parantaa huomattavasti lääketiedettä, auttaa diagnosoinnissa, lääketuotannossa ja tehokkaammissa hoidoissa.

Tekoäly tulee olemaan yhä enemmän läsnä maailmassa, eikä se eroa lääketieteen alalla.

Tällä tekniikalla on mahdollista saada:

• Diagnostinen apu;
• Ennustava lääketiede;
• Tietokoneavusteinen leikkaus;
• Lääketieteelliset robotit;
• Potilaiden seulonta;
• Epidemian ennakointi;
• Uusien hoitomuotojen kehittäminen.

Katso alta terveyssovellukset tekoälyllä.

1- AI potilasohjauksessa

Olisi hienoa, jos potilas voisi luetella oireensa tietosanakirjassa, joka muistaa jo luetteloidut sairaustiedot, eikö niin?

Tämä on jo todellisuutta CHUMissa Montrealissa, jossa tätä tekniikkaa käytetään potilaiden tutkimiseen ensiapuun.

Näin ollen potilaan on syötettävä oireensa tietokoneelle, ja tekoäly luokittelee, kuinka kiireellisesti potilasta on hoidettava.

Tämän ohjelman sisältämä tekoäly voi myös määrittää, minkä tyyppisiä ongelmia potilaalla on, kuten sydän-, keuhko- ja muut.

CHUM:n toimitusjohtajan Dr. Fabrice Brunet: "Tällä hetkellä vertaamme tätä koneluokitusta ihmisen luokitukseen."

"Kone säästää aikaa, mutta haluamme varmistaa, että tämä seulonta tehdään viisaasti ja että se on laadukas, 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 lääkkeiden kehittämiseen

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

Mutta hätätilanteissa, kuten pandemiassa, on ryhdyttävä erittäin nopeisiin toimenpiteisiin.

Lääkkeen kehitysajan lyhentämiseksi on mahdollista optimoida prekliininen tutkimus.

Sitä tekee start-up InVivo AI, joka tuo nopeamman prosessin lääkkeiden kehittämiseen.

Tekijöitä oli kolme tohtoriopiskelijaa Quebecistä Kanadasta, jotka käyttivät tietoja:

• Laskennallinen neurotiede;
• Molekyylibiologia;
• Koneoppiminen.

Tämän seurauksena he pystyivät kehittämään teknologiaa, joka nopeuttaa kliinistä tutkimusta ja lääkekehitystä.

3- AI diagnostiikassa

Koska lääketieteellisiä työkaluja on monia, lääkärin on otettava huomioon useita tietoja diagnoosin tekemiseksi.

Joten tekoäly on hyvin läsnä kuvantamis- ja radiologiatutkimuksia tulkittaessa.

Jotkut syövät, kuten keuhko- tai rintasyöpä, voivat olla vaikeampia diagnosoida CT-skannauksella.

Näin ollen tekoälyohjelmat voivat paremmin tunnistaa poikkeavuuksia, joita ihmissilmä ei pysty, kuten varhaiset kasvaimet.

Tämä oli Montrealissa sijaitsevan start-up-yrityksen Imagia idea, joka voi auttaa tunnistamaan tiettyjä syöpätyyppejä, samalla kun se pystyy tuomaan yksilöllisempiä hoitoja, nopeuttamaan kliinisiä tutkimusprosesseja ja etsimään uudenlaisia hoitomuotoja.

Sen Deep Radiomics -algoritmeja käyttävä Evidens-alusta voi tuottaa digitaalisten kuvien avulla biomarkkereita, joilla voidaan mitata normaaleja ja patologisia prosesseja kehossa terapeuttisesta interventiosta.

Tekoälyteknologia havaitsee mahdolliset poikkeavuudet ja voi tarkkailla sairauksien kehitystä.

Hän pystyy myös oppimaan itse, tuomalla muistiinsa tiedot jo löydetyistä sairauksista ja poikkeavuuksista, mikä lisää diagnoosien tarkkuutta.

Toinen yritys, Diagnos of Quebec, on kehittänyt tekoälyteknologian, jolla voidaan diagnosoida diabeettinen retinopatia.

Tämä on diabeteksen komplikaatio, joka vaikuttaa 50%-potilaisiin, joilla on tyypin 2 sairaus, ja 5% on näönmenetyksen syy maailmanlaajuisesti.

Verkkokalvon valokuvien avulla ohjelma tunnistaa, onko taudista merkkejä.

Tällaiset kuvat otetaan erikoiskameroilla, joita löytyy jo apteekeista, optometriakeskuksista ja klinikoista.

Tämä tekoälyteknologia on tähän mennessä onnistunut analysoimaan lähes 225 000 potilasta 16 maassa.