Оголошення

Дізнайтеся, які 3 програми для здоров’я використовують штучний інтелект і сприяють значному вдосконаленню медицини, надаючи точніші діагнози, більш персоналізоване лікування та інші переваги.

Штучний інтелект все частіше можна буде побачити в секторі охорони здоров’я.

Технологія може допомогти:

  • Комп'ютерна хірургія;
  • Прогностична медицина;
  • Очікування епідемії;
  • Скринінг пацієнтів;
  • медичні роботи;
  • Розробка нових методів лікування;
  • Діагностична допомога.
Оголошення

Тоді подивіться 3 програми для здоров’я, які використовують ШІ.

1- Технологія штучного інтелекту для супроводу пацієнтів

Що, якби було можливо перерахувати симптоми в енциклопедії, яка зберігає інформацію про хвороби, уже каталогізовані медициною?

Це вже відбувається в CHUM у Монреалі, використовуючи технологію сортування пацієнтів у відділенні невідкладної допомоги.

Таким чином, пацієнт, який приходить до відділення невідкладної допомоги, може ввести свої симптоми в комп’ютер, де за допомогою штучного інтелекту буде класифіковано рівень невідкладності допомоги.

Оголошення

Програма також здатна визначити природу проблеми зі здоров'ям пацієнта, наприклад серце, легені та багато інших.

Доктор Фабріс Брюне, президент і генеральний директор CHUM, заявив: «Зараз ми порівнюємо цю класифікацію машини з класифікацією людини».

«Апарат економить час, але ми хочемо бути впевненими, що цей скринінг виконується з розумом і має високу якість, оскільки він може працювати добре для одного типу пацієнтів, але не для іншого».

«Ви ніколи не сприймаєте як належне, що, оскільки щось нове та інноваційне, це принесе користь. Ми повинні й надалі бути критичними. ШІ, як і будь-яку інновацію, необхідно оцінювати та вимірювати, щоб ми могли гарантувати переваги». закінчено.

2- ШІ для розробки ліків

Оголошення

Сьогодні, щоб новий препарат вийшов на ринок, потрібен майже десяток років і значні кошти.

Однак у більш екстрених випадках, таких як пандемія, заходи потрібно вживати швидко.

Таким чином, щоб ліки розроблялися швидше, можна оптимізувати доклінічні дослідження.

І це мета InVivo AI, стартапу, створеного трьома докторантами з Квебеку, щоб допомогти прискорити такі процеси для розробки ліків.

Оголошення

Ці учні використовували знання про:

  • Молекулярна біологія;
  • Машинне навчання;
  • Обчислювальна нейронаука.

Його створення може скоротити час виробництва ліків і клінічних досліджень.

3- ШІ для діагностики

Маючи в наявності кілька медичних інструментів, лікарям потрібно враховувати різні дані, щоб поставити діагноз.

Таким чином, штучний інтелект стає все більш присутнім під час інтерпретації зображень і рентгенологічних досліджень.

Що стосується деяких видів раку, які важче діагностувати за допомогою томографії, наприклад рак легенів і молочної залози.

Потім програма AI може ідентифікувати аномалії, такі як ранні пухлини, які не так помітні неозброєним оком.

Монреальський стартап Imagia досягає цієї мети, допомагаючи:

  • Виявляти деякі види раку;
  • Розробити індивідуальне лікування;
  • Прискорення клінічних досліджень;
  • Відкрийте для себе нові форми лікування.

Його платформа під назвою Evidens, яка використовує алгоритми Deep Radiomics, здатна виробляти біомаркери за допомогою цифрових зображень для вимірювання патологічних або нормальних процесів на основі терапевтичних втручань.

Ця технологія може виявити, чи є відхилення в організмі, і навіть спостерігати за еволюцією захворювання.

Він також здатний до самонавчання, зберігаючи в пам'яті дані про всі відомі захворювання, а також біологічні аномалії, що дуже допомагає з точною діагностикою.

Що стосується квебекської компанії Diagnos, то вона розробила технологію штучного інтелекту для діагностики діабетичної ретинопатії.

Це стан, що виникає внаслідок ускладнення діабету, який впливає на 50% у людей із типом 2 і є причиною втрати зору 5% у всьому світі.

Технологія використовує фотографію сітківки, щоб визначити, чи є перші ознаки захворювання.

Для зйомки фотографій, які займають кілька хвилин, використовуються спеціальні камери, які тепер можна знайти в клініках, аптеках та центрах оптометрії.

Технологія вже встигла проаналізувати майже 225 тисяч людей з 16 країн.