runājot par mākslīgais intelekts (IA), ir normāli domāt par jomām, kas saistītas ar eksaktajām zinātnēm, iztēloties aprēķinus un dažādus skaitļus. Taču tehnoloģijas attīstās tik ļoti, ka spēj paplašināt mākslīgo intelektu līdz šim neiedomājamās jomās, un viena no tām ir Medicīna.
Kurš to būtu domājis, ka mašīna var veikt šādu darbību diagnoze tikai analizējat fotoattēlu? Nu, pasaule mainās – un uz labo pusi! Uzziniet tagad par tehnoloģiju, kas paaugstina Brazīlijas veselības kvalitāti.
redzēt vairāk
Jaunības noslēpums? Pētnieki atklāj, kā mainīt…
Putras "spēki": pārbaudiet auzu priekšrocības…
Lasīt vairāk: Mākslīgais intelekts: tehnoloģija ļaus veikt balss diagnostiku
Dzīvības glābšanas mākslīgais intelekts
Jā, tehnoloģijas ir tik daudz attīstījušās, ka AI ir sastopamas visās jomās. Jebkura sistēma vai mašīna, kas demonstrē cilvēkam līdzīgu uzvedību, tiek klasificēta kā mākslīgais intelekts.
Radīts ar mērķi reproducēt cilvēka spēju domāt, mūsdienās ir iespējams iegūt mākslīgo intelektu līdz pat veselības jomā, lai gan pētījumi, kas savieno abas sfēras, ir veikti ilgāk, nekā mēs iedomājāmies.
40. gados neirofiziologs Vorens Makuloks un matemātiķis Valters Pitss izstrādāja zinātnisku rakstu, kurā kā vadlīnijas tiek modelēts nervu sistēmas attēlojums, ko veido mākslīgās spriešanas struktūras matemātiski. Vēlāk skaitļošanas tēvs Alans Tjūrings iepazīstināja ar Tjūringa testu, kura mērķis bija analizēt, vai mašīnas uzvedība var atbilst cilvēka uzvedībai.
Pamatojoties uz šiem pētījumiem, AI ir tik mežonīgi attīstījies, ka šodien mums ir skaitļošanas algoritmi, kas spēj racionalizēt procesu. klīnisko diagnozi, optimizēt aprūpi un palielināt zinātnisko pētījumu rezultātus, ražojot jaunas zāles izstrādāts.
Pat Brazīlijā sistēma, kas izstrādāta CT skenēšanas analīzei, spēj norādīt, cik daudz (procentos) plaušas ir novājinātas koronavīrusa dēļ. Un tas ir iespējams, pateicoties veselības datu apritei, kas integrē viens otru, padarot rezultātus ticamus.
Turklāt AI spēj aprēķināt epidemioloģisko indeksu, tas ir, no datu bāzes noteikt, kad slimība var sasniegt epidēmijas statusu.
Tomēr tiek secināts, ka veselības sistēmai ir tendence iet ļoti daudzsološu ceļu, izmantojot tehnoloģiju kā sabiedroto. Tas ir tāpēc, ka diagnozes iegūšana rekordātrumā, ārstēšanas veicināšana īstajā laikā un īpaši efektīvu zāļu izstrāde nozīmē, ka mēs varam sapņot par pārtikušu nākotni.
