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वर्तमान में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक मानव अनुभूति का अनुमान लगाने के लिए एल्गोरिदम और सॉफ्टवेयर के माध्यम से जटिल चिकित्सा डेटा का विश्लेषण करती है।इसलिए, एआई एल्गोरिदम के प्रत्यक्ष इनपुट के बिना, कंप्यूटर के लिए प्रत्यक्ष भविष्यवाणी करना संभव है।
दुनिया भर में इस क्षेत्र में नवाचार हो रहे हैं।फ्रांस में, वैज्ञानिक पिछले 10 वर्षों में रोगी के प्रवेश रिकॉर्ड का विश्लेषण करने के लिए "समय श्रृंखला विश्लेषण" नामक एक तकनीक का उपयोग कर रहे हैं।यह अध्ययन शोधकर्ताओं को प्रवेश के नियमों को खोजने और भविष्य में प्रवेश के नियमों की भविष्यवाणी करने वाले एल्गोरिदम खोजने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करने में मदद कर सकता है।
यह डेटा अंततः अस्पताल प्रबंधकों को अगले 15 दिनों में आवश्यक चिकित्सा कर्मचारियों के "लाइनअप" की भविष्यवाणी करने में मदद करने के लिए प्रदान किया जाएगा, रोगियों के लिए अधिक "समकक्ष" सेवाएं प्रदान करें, उनके प्रतीक्षा समय को कम करें, और चिकित्सा कर्मचारियों के लिए कार्यभार की व्यवस्था करने में मदद करें। यथासंभव उचित।
मस्तिष्क कंप्यूटर इंटरफेस के क्षेत्र में, यह बुनियादी मानव अनुभव को बहाल करने में मदद कर सकता है, जैसे कि भाषण और संचार समारोह तंत्रिका तंत्र की बीमारियों और तंत्रिका तंत्र के आघात के कारण खो गया है।
कीबोर्ड, मॉनिटर या माउस का उपयोग किए बिना मानव मस्तिष्क और कंप्यूटर के बीच एक सीधा इंटरफेस बनाने से एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस या स्ट्रोक की चोट वाले रोगियों के जीवन की गुणवत्ता में काफी सुधार होगा।
इसके अलावा, एआई नई पीढ़ी के विकिरण उपकरणों का भी एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।यह एक छोटे इनवेसिव बायोप्सी नमूने के बजाय "वर्चुअल बायोप्सी" के माध्यम से पूरे ट्यूमर का विश्लेषण करने में मदद करता है।विकिरण चिकित्सा के क्षेत्र में एआई का अनुप्रयोग ट्यूमर की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए छवि-आधारित एल्गोरिथम का उपयोग कर सकता है।
दवा अनुसंधान और विकास में, बड़े डेटा पर भरोसा करते हुए, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली उपयुक्त दवाओं को जल्दी और सटीक रूप से माइन और स्क्रीन कर सकती है।कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से, कृत्रिम बुद्धि दवा गतिविधि, सुरक्षा और दुष्प्रभावों की भविष्यवाणी कर सकती है, और बीमारी से मेल खाने के लिए सबसे अच्छी दवा ढूंढ सकती है।यह तकनीक दवा विकास चक्र को बहुत कम कर देगी, नई दवाओं की लागत को कम करेगी और नई दवा विकास की सफलता दर में सुधार करेगी।
उदाहरण के लिए, जब किसी को कैंसर का निदान किया जाता है, तो बुद्धिमान दवा विकास प्रणाली रोगी के सामान्य कोशिकाओं और ट्यूमर का उपयोग अपने मॉडल को तत्काल करने के लिए करेगी और सभी संभावित दवाओं को तब तक आजमाएगी जब तक कि उसे ऐसी दवा न मिल जाए जो सामान्य कोशिकाओं को नुकसान पहुंचाए बिना कैंसर कोशिकाओं को मार सके।यदि उसे एक प्रभावी दवा या प्रभावी दवाओं का संयोजन नहीं मिल रहा है, तो वह एक नई दवा विकसित करना शुरू कर देगी जो कैंसर का इलाज कर सकती है।यदि दवा बीमारी को ठीक कर देती है लेकिन फिर भी इसके दुष्प्रभाव होते हैं, तो सिस्टम इसी समायोजन के माध्यम से दुष्प्रभावों से छुटकारा पाने का प्रयास करेगा।