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현재 인공 지능 기술은 복잡한 의료 데이터를 알고리즘과 소프트웨어를 통해 분석하여 인간의 인지를 근사화합니다.따라서 인공지능 알고리즘의 직접적인 입력 없이 컴퓨터가 직접 예측하는 것이 가능하다.
이 분야의 혁신은 전 세계적으로 일어나고 있습니다.프랑스에서는 과학자들이 "시계열 분석"이라는 기술을 사용하여 지난 10년 동안의 환자 입원 기록을 분석하고 있습니다.이 연구는 연구자가 입학 규칙을 찾고 머신 러닝을 사용하여 향후 입학 규칙을 예측할 수 있는 알고리즘을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
이 데이터는 궁극적으로 병원 관리자에게 제공되어 향후 15일 동안 필요한 의료진의 "라인업"을 예측하고 환자에게 더 많은 "대처" 서비스를 제공하며 대기 시간을 단축하고 의료진의 업무량을 다음과 같이 조정하는 데 도움이 됩니다. 최대한 합리적으로.
뇌 컴퓨터 인터페이스 분야에서는 신경계 질환 및 신경계 외상으로 인해 상실된 언어 및 의사소통 기능과 같은 기본적인 인간 경험을 회복하는 데 도움이 될 수 있습니다.
키보드, 모니터 또는 마우스를 사용하지 않고 인간의 뇌와 컴퓨터 간의 직접적인 인터페이스를 생성하면 근위축성 측삭 경화증 또는 뇌졸중 손상 환자의 삶의 질을 크게 향상시킬 수 있습니다.
또한 AI는 차세대 방사선 도구의 중요한 부분이기도 합니다.작은 침습적 생검 샘플이 아닌 "가상 생검"을 통해 전체 종양을 분석하는 데 도움이 됩니다.방사선의학 분야에서 AI를 적용하면 이미지 기반 알고리즘을 사용하여 종양의 특성을 나타낼 수 있습니다.
약물 연구 및 개발에서 빅 데이터에 의존하는 인공 지능 시스템은 적합한 약물을 빠르고 정확하게 채굴하고 선별할 수 있습니다.인공지능은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 약물의 활성, 안전성, 부작용을 예측하고 질병에 가장 적합한 약물을 찾을 수 있다.이 기술은 신약 개발 주기를 크게 단축하고 신약 비용을 절감하며 신약 개발 성공률을 높일 것입니다.
예를 들어, 누군가가 암 진단을 받으면 지능형 약물 개발 시스템은 환자의 정상 세포와 종양을 사용하여 모델을 인스턴스화하고 정상 세포에 해를 끼치지 않고 암세포를 죽일 수 있는 약물을 찾을 때까지 가능한 모든 약물을 시도합니다.효과적인 약물 또는 효과적인 약물의 조합을 찾지 못하면 암을 치료할 수 있는 신약 개발에 착수합니다.약물이 질병을 치료하지만 여전히 부작용이 있는 경우 시스템은 해당 조정을 통해 부작용을 제거하려고 합니다.