Dowiedz się, które 3 aplikacje zdrowotne wykorzystują sztuczną inteligencję i promują wielki postęp w medycynie, zapewniając dokładniejsze diagnozy, bardziej spersonalizowane leczenie i inne korzyści.
Sztuczna inteligencja będzie coraz częściej pojawiać się w opiece zdrowotnej.
Technologia może pomóc w:
- Chirurgia wspomagana komputerowo;
- Medycyna predykcyjna;
- Przewidywanie epidemii;
- Badanie przesiewowe pacjentów;
- roboty medyczne;
- Rozwój nowych metod leczenia;
- Pomoc diagnostyczna.
Zobacz zatem 3 aplikacje zdrowotne korzystające ze sztucznej inteligencji.
1- Technologia AI do kierowania pacjentem
Co by było, gdyby można było wymienić objawy za pomocą encyklopedii, która przechowuje informacje o chorobach już skatalogowanych przez medycynę?
Dzieje się to już w CHUM w Montrealu, przy użyciu technologii do segregacji pacjentów na izbie przyjęć.
W ten sposób pacjenci przybywający na izbę przyjęć mogą wprowadzić swoje objawy do komputera, gdzie za pomocą sztucznej inteligencji zostanie sklasyfikowany ich stopień pilności opieki.
Program jest również w stanie powiedzieć, jaki charakter ma problem zdrowotny pacjenta, np. serce, płuca i wiele innych.
zadeklarowany dr. Fabrice Brunet, prezes i dyrektor generalny CHUM: „Obecnie porównujemy tę klasyfikację maszyn z klasyfikacją ludzi”.
„Maszyna oszczędza czas, ale chcemy mieć pewność, że to badanie przesiewowe zostanie wykonane mądrze i że będzie wysokiej jakości, ponieważ może działać dobrze dla jednego typu pacjentów, ale nie dla innego”.
„Nigdy nie przyjmujesz za pewnik, że skoro coś jest nowe i innowacyjne, będzie korzystne. Musimy nadal być krytyczni. Sztuczna inteligencja, jak każda innowacja, musi być oceniana i mierzona, abyśmy mogli zagwarantować korzyści”, skończone.
2- AI do opracowywania leków
W dzisiejszych czasach, aby nowy lek pojawił się na rynku, potrzeba prawie dekady i dużych nakładów finansowych.
Jednak w pilniejszych przypadkach, takich jak pandemie, należy szybko podjąć działania.
Tym samym, aby szybciej opracować lek, możliwa jest optymalizacja badań przedklinicznych.
I taki jest cel InVivo AI, start-upu utworzonego przez trzech doktorantów z Quebecu, aby pomóc przyspieszyć takie procesy opracowywania leków.
Uczniowie ci wykorzystali wiedzę z zakresu:
- Biologia molekularna;
- Nauczanie maszynowe;
- Neuronauka obliczeniowa.
Jego stworzenie pozwala skrócić czas produkcji leków i badań klinicznych.
3- AI do diagnostyki
Dysponując kilkoma narzędziami medycznymi, lekarze muszą wziąć pod uwagę kilka danych, aby postawić diagnozę.
W związku z tym sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej obecna podczas interpretacji badań obrazowych i radiologicznych.
Jeśli chodzi o niektóre rodzaje raka, które są trudniejsze do zdiagnozowania za pomocą obrazów tomograficznych, takich jak rak płuc i rak piersi.
Program AI jest więc w stanie zidentyfikować nieprawidłowości, takie jak wczesne guzy, które nie są tak widoczne gołym okiem.
Start-up Imagia z Montrealu realizuje ten cel, pomagając:
- Wykryj niektóre rodzaje raka;
- Opracuj spersonalizowane zabiegi;
- Przyspiesz badania kliniczne;
- Odkryj nowe formy zabiegów.
Jej platforma o nazwie Evidens, która wykorzystuje algorytmy firmy Deep Radiomics, jest w stanie wytwarzać biomarkery przy użyciu obrazów cyfrowych do pomiaru patologicznych lub normalnych procesów wynikających z interwencji terapeutycznych.
Ta technologia może wykrywać nieprawidłowości w organizmie, a nawet obserwować ewolucję choroby.
Jest również zdolny do samouczenia się, przechowując w swojej pamięci dane o wszystkich znanych chorobach, a także nieprawidłowościach biologicznych, co bardzo pomaga w trafnej diagnozie.
Jeśli chodzi o firmę Diagnos z Quebecu, opracowała ona technologię z AI, która ma pomóc w diagnostyce retinopatii cukrzycowej.
Jest to stan wynikający z powikłań cukrzycy, która dotyka ludzi 50% z cukrzycą typu 2 i jest przyczyną utraty wzroku na całym świecie.
Technologia wykorzystuje zdjęcie siatkówki, dzięki czemu udaje się zidentyfikować pierwsze oznaki choroby.
Do robienia zdjęć służą specjalne aparaty, które trwają kilka minut i można je już spotkać w przychodniach, aptekach czy ośrodkach optometrii.
Technologia zdążyła już przeanalizować prawie 225 000 osób z 16 krajów.