Aplikacje zdrowotne ze sztuczną inteligencją

Sprawdź aplikacje zdrowotne ze sztuczną inteligencją, które mogą pomóc w wykonywaniu zadań i zapewnić większą precyzję diagnozy.

W medycynie coraz częściej dostrzegamy obecność sztucznej inteligencji.

Może pomóc w medycynie predykcyjnej, pomocy diagnostycznej, chirurgii wspomaganej komputerowo, robotach medycznych, przewidywaniu gotowości na epidemię, badaniach przesiewowych pacjentów i opracowywaniu nowych metod leczenia.

Sprawdź poniżej aplikacje zdrowotne ze sztuczną inteligencją.

1- AI w prowadzeniu pacjenta

Czy zastanawiałeś się kiedyś nad możliwością spisania swoich objawów za pośrednictwem encyklopedii przechowującej informacje o już skatalogowanych chorobach?

Korzysta z tego CHUM w Montrealu, który dysponuje technologią umożliwiającą przeprowadzanie segregacji na izbie przyjęć.

Następnie pacjent musi poinformować za pomocą komputera o swoich objawach i sklasyfikowany zostanie stopień pilności jego leczenia.

Ten program AI może również klasyfikować, czy problem zdrowotny pacjenta ma charakter kardiologiczny, płucny czy inny.

„Obecnie porównujemy klasyfikację maszynową z klasyfikacją ludzką” – powiedział prezes i dyrektor generalny CHUM, dr Fabrice Brunet.

„Maszyna oszczędza czas, ale chcemy mieć pewność, że badania przesiewowe zostaną przeprowadzone mądrze i będą wysokiej jakości, ponieważ mogą się sprawdzić w przypadku jednego typu pacjentów, ale nie innego”.

„Nigdy nie przyjmuje się za pewnik, że ponieważ coś jest nowe i innowacyjne, będzie to korzystne. Musimy nadal być krytyczni. AI, jak każda innowacja, musi zostać oceniona i zmierzona, abyśmy mogli zagwarantować korzyści”, zakończony.

2- Sztuczna inteligencja do opracowywania leków

Aby nowy lek mógł zostać wprowadzony na rynek, musi przejść długi proces, a także wydać dużo pieniędzy.

Jednak w przypadku pandemii takiej jak Covid należy podjąć szybkie działania.

W ten sposób możliwa jest optymalizacja badań przedklinicznych w celu skrócenia czasu opracowywania szczepionki.

Taki jest właśnie cel stworzonego przez trzech doktorantów z Quebecu start-upu InVivo AI, który pomaga przyspieszyć rozwój leków.

Jej twórcy wykorzystali wiedzę z zakresu neuronauki obliczeniowej, biologii molekularnej i uczenia maszynowego, aby stworzyć taką technologię i szybciej opracowywać leki.

3- Ia do diagnostyki

Narzędzi medycznych mamy kilka, więc aby postawić diagnozę, lekarz musi wziąć pod uwagę wiele danych.

Obecna sztuczna inteligencja może już pomóc w interpretacji obrazów egzaminacyjnych i radiologicznych.

Jako przykład podajemy niektóre rodzaje nowotworów, które mogą być trudne do zdiagnozowania, takie jak rak płuc i piersi.

Dlatego takie programy AI potrafią wykryć istnienie jakiejś nieprawidłowości, która nie byłaby zauważalna gołym okiem, np. wczesnych nowotworów, co bardzo pomaga w leczeniu.

Dlatego w tym celu powstał montrealski start-up Imagia, który w znacznym stopniu pomaga w wykrywaniu różnych typów nowotworów, a także pomaga w opracowywaniu spersonalizowanych terapii, odkrywaniu nowych metod leczenia i przyspieszaniu badań klinicznych.

Platforma o nazwie Evidens wykorzystuje algorytmy Deep Radiomics, dzięki czemu może generować biomarkery na podstawie obrazów cyfrowych, będąc w stanie mierzyć patologiczne lub normalne procesy interwencji terapeutycznej.

Technologia może wykryć, czy w organizmie pacjenta występują jakiekolwiek nieprawidłowości i obserwować ewolucję choroby.

Program potrafi także samodzielnie się uczyć, prezentując pamięć wykrytych już chorób i nieprawidłowości biologicznych, co pozwala na dokładniejszą diagnozę.

Firma Diagnos z siedzibą w Quebecu opracowała platformę AI, która jest w stanie diagnozować retinopatię cukrzycową.

Choroba ta jest powikłaniem cukrzycy, które może dotyczyć 50% osób z typem 2 i jest odpowiedzialne za 5% przypadków ślepoty na całym świecie.

Program wykorzystując zdjęcie siatkówki jest w stanie zidentyfikować pierwsze oznaki takiej choroby.

Zdjęcia te wykonywane są specjalnymi aparatami i trwają kilka minut, a obecnie można je znaleźć w aptekach, przychodniach i centrach optometrycznych.

Udało jej się już przeprowadzić prawie 225 tysięcy analiz na pacjentach z 16 krajów.