Mainokset

Selvitä, mitkä ovat kolme terveyssovellusta, jotka käyttävät tekoälyä ja edistävät lääketieteen merkittävää parannusta, jotka tuovat tarkempia diagnooseja, yksilöllisempiä hoitoja ja muita etuja.

Tekoälyä nähdään yhä enemmän terveydenhuoltoalalla.

Tekniikka voi auttaa:

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

Katso sitten kolme tekoälyä käyttävää terveyssovellusta.

1 – AI-tekniikka potilaan ohjaamiseen

Mitä jos oireet olisi mahdollista luetella tietosanakirjan kautta, joka tallentaa tietoa lääketieteen jo luetteloimista sairauksista?

Tämä tapahtuu jo Montrealin CHUMissa, jossa käytetään teknologiaa ensiapupotilaiden luokitteluun.

Päivystykseen saapuva potilas voi siis syöttää oireensa tietokoneelle, jossa tekoälyn kautta luokitellaan hänen hoidon kiireellisyytensä.

Mainokset

Ohjelma osaa myös kertoa, mikä on potilaan terveysongelma, kuten sydän, keuhkot ja monet muut.

Tohtori Fabrice Brunet, CHUMin toimitusjohtaja, totesi: "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." valmis.

2- Tekoäly lääkkeiden kehittämiseen

Mainokset

Nykyään uuden lääkkeen markkinoille saattaminen vie lähes vuosikymmenen ja paljon rahaa.

Kiireellisimmissä tapauksissa, kuten pandemioissa, toimenpiteisiin on kuitenkin ryhdyttävä nopeasti.

Siten, jotta lääkettä kehitettäisiin nopeammin, on mahdollista optimoida prekliininen tutkimus.

Ja tämä on kolmen Quebecin tohtoriopiskelijan perustaman InVivo AI:n tavoite auttaa nopeuttamaan tällaisia prosesseja lääkekehitykseen.

Mainokset

Nämä opiskelijat käyttivät tietoja seuraavista asioista:

  • Molekyylibiologia;
  • Koneoppiminen;
  • Laskennallinen neurotiede.

Sen luominen voi lyhentää lääkkeiden ja kliinisen tutkimuksen tuotantoaikaa.

3- AI diagnostiikkaan

Koska saatavilla on useita lääketieteellisiä työkaluja, lääkäreiden on otettava huomioon erilaiset tiedot diagnoosin tekemiseksi.

Näin ollen tekoäly on yhä enemmän läsnä kuvantamis- ja radiologian tutkimusten tulkinnassa.

Mitä tulee joihinkin syöpätyyppeihin, joita on vaikeampi diagnosoida tomografiakuvien avulla, kuten keuhko- ja rintasyöpä.

Sitten AI-ohjelma voi tunnistaa poikkeavuuksia, kuten varhaisia kasvaimia, jotka eivät ole yhtä näkyviä paljaalla silmällä.

Montrealin start-up Imagia tuo tämän tavoitteen ja auttaa:

  • Tunnista tietyt syövät;
  • Kehitä yksilöllisiä hoitoja;
  • Nopeuttaa kliinistä tutkimusta;
  • Tutustu uusiin hoitomuotoihin.

Sen Deep Radiomics -algoritmeja käyttävä Evidens-alusta pystyy tuottamaan digitaalisten kuvien avulla biomarkkereita mittaamaan patologisia tai normaaleja prosesseja terapeuttisten interventioiden perusteella.

Tämä tekniikka voi havaita, onko kehossa poikkeavuuksia, ja jopa tarkkailla sairauden kehitystä.

Se pystyy myös itseoppimaan, tallentamaan muistiin tietoja kaikista tunnetuista sairauksista sekä biologisista poikkeavuuksista, mikä auttaa paljon tarkan diagnoosin tekemisessä.

Mitä tulee Quebec-yhtiöön Diagnos, se kehitti tekoälyteknologiaa diabeettisen retinopatian diagnosoimiseksi.

Tämä on sairaus, joka johtuu diabeteksen komplikaatiosta, joka vaikuttaa 50%:hen ihmisillä, joilla on tyyppi 2, ja aiheuttaa 5%:n näönmenetyksen maailmanlaajuisesti.

Tekniikka käyttää verkkokalvon valokuvaa ja tunnistaa, onko taudin ensimmäisiä merkkejä.

Muutaman minuutin valokuvien ottamiseen käytetään erikoiskameroita, jotka löytyvät nyt klinikoista, apteekeista ja optometriakeskuksista.

Tekniikka on jo onnistunut analysoimaan lähes 225 tuhatta ihmistä 16 maasta.