მანქანური სწავლების მაგალითები ჯანდაცვაში

ჯანდაცვის სექტორი დიდი ხანია გადართულია ტექნოლოგიური განვითარებისკენ. მანქანური სწავლება,რომელიც ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთი ინსტრუმენტია, მნიშვნელოვან როლს ასრულებს სამედიცინო სფეროში, რადგან ციფრულ ტექნოლოგიებს შეუძლია გაამარტივოს ქრონიკული დაავადებების მკურნალობა. ასევე, ეხმარება მედიცინას ახალი პროცედურების შემუშავებაში, პაციენტის მონაცემთა ბაზების უსაფრთხოებასა და ჩანაწერების დამუშავებაში.

ჯანდაცვის სფეროში ტექნოლოგიების გამოყენებით შესაძლებელია:

დაავადების პროგნოზირება და მკურნალობა

სამედიცინო გამოსახულების და დიაგნოსტიკის უზრუნველყოფა

ახალი წამლების აღმოჩენა და განვითარება

სამედიცინო ჩანაწერების ორგანიზება

მანქანური სწავლება და მეთოდები ფართოდ გამოიყენება ჯანდაცვაში. ფაქტობრივად, ყველა მიმართულებით. მაგალითად, ახალი ციფრული ინსტრუმენტებით შესაძლებელია დიდი მოცულობის მონაცემების გაფილტვრა, მათი გამოყენებით კი,  სწორი დიაგნოსტირება და ა.შ.

სამომავლოდ, მანქანათმცოდნეობა და ხელოვნური ინტელექტი კიდევ უფრო მნიშვნელოვან როლს შეასრულებენ მედიცინაში. კერძოდ, ფსიქომედიცინაში.

სამომავლო პერსპექტივაში მანქანური სწავლება მოიაზრება ტელემედიცინაშიც. იმისათვის, რომ სავიზიტო ნაკადები შემცირდეს და უფრო მოსახერხებელიც გახდეს პაციენტის ინფორმირება.

მანქანურ სწავლებას მიმართავენ ფარმაცევტული კომპანიებიც _ახალი წამლების აღმოჩენად და განსავითარებლად. სამომავლოდ კი, მედ პერსონალი ერთ მშვენიერ დღეს შეძლებს წინასწარ განსაზღვროს პაციენტის რეაგირება კონკრეტულ მედიკამენტზე.

აღსანიშნავია რომ, აშშ-ს სურსათისა და წამლების ადმინისტრაციამ მიიღო გადაწყვეტილება, რომლის მიხედვით, სამედიცინო სფეროს აძლევს უფლებას გამოიყენონ მანქანთმცოდნეობის ტექნოლოგიები.

სტატიაში გაგიზიარებთ მანქანური სწავლების 5  მაგალითს:

Microsoft

Microsoft სისტემა ვაშინგტონში 1975 წელს შეიქმნა.

მისი საშუალებით მედიცინას შეუძლია გამოიყენოს კომპიუტერული ხედვა და მანქანური სწავლებით მოახერხოს 3D რადიოლოგიური სურათებით სიმსივნეებისა და ჯანსაღი ანატომიის დიფერენცირება,რაც სამედიცინო ექსპერტებს ეხმარება სწორ დიაგნოსტირებაში, მაგ. რადიოთერაპია დაგეგმონ თუ ქირურგიული ოპერაცია.

AI-ზე დაყრდნობით, Microsoft-ი მიზნად ისახავს ასევე, აწარმოოს მედიკამენტი, რომელიც მორგებული იქნება  თითოეული პაციენტის ინდივიდუალურ საჭიროებებზე.

Tempus

ტემპუსი მიზნად ისახავს გაარღვიოს სიმსივნური კვლევების ძველი მიდგომები და სამომავლოდ, პაციენტებს მისცეს შესაძლებლობა ინოვაციური მეთოდებით ჩაიტარონ გამოკვლევები სამედიცინო მონაცემებზე დაყრდნობით, რათა უზრუნველყოს მათთვის პერსონალიზებული მკურნალობა. რაც შეეხება მონაცემების ანალიზს, ამუშავებს AI-ზე მომუშავე ალგორითმებით.

ამჯერად, Tempus-ი აქტიურად გვეხმარება გენეტიკურ, კლინიკურ და აკადემიურ კვლევაში, დიაგნოსტიკურ ბიომარკეტში და ა.შ

PathAI

 PathAI-ის ტექნოლოგია იყენებს მანქანურ სწავლებას, რათა დაეხმაროს პათოლოგებს უფრო სწრაფი და ზუსტი დიაგნოზის დასმაში. კომპანია ასევე გთავაზობთ AI ინსტრუმენტებს პაციენტის მონაცემების შესაგროვებლად, ნიმუშების დასამუშავებლად და სხვა ამოცანების გასამარტივებლად კლინიკური კვლევებისა და მედიკამენტების სწორად შერჩევისთვის.

PathAl -ს რესურსებით ამარაგებს ბიოფარმა ჯგუფების ლაბორატორიებისა და კლინიკების პარტნიორული ქსელი, რათა პაციენტებს ეფექტური მკურნალობა ჩაუტარდეთ.

Beta Bionics

 იმისათვის, რომ დიაბეტით დაავადებულთა ცხოვრება სტრესისგან თავისუფალი იყოს, Beta Bionics დაწყებული აქვს მუშაობა შექმნას სასარგებლო მოწყობილობა სახელწოდებით iLet.

ეს მოწყობილობა, რომელიც ჯერ კიდევ კვლევის სტადიაშია, მუდმივად გააკონტროლებს სისხლში შაქრის დონეს პირველი ტიპის დიაბეტის მქონე პაციენტებში.

ასე რომ, პაციენტებს აღარ მოუწევთ სისხლში გლუკოზის დონის შემოწმება ყოველდღიურად ტრადიციული ხერხებით.

KenSci

KenSci-ი იყენებს მანქანურ სწავლებას დაავადებისა და მკურნალობის ადრეული პროგნოზირებისთვის. შესაბამისად, ექიმებს შეუძლიათ ჩაერიონ ადრე და დაეხმარონ პაციენტებს მოსალოდნელი გართულებების თავიდან აცილებაში.

KenSci-ს ანალიზით, ჯანდაცვის პროფესიონალებს ასევე შეუძლიათ,  განსაზღვრონ მოსახლეობის ჯანმრთელობის რისკები სამედიცინო მარკერების მიხედვით. რამდენად პროგრესირებადია ამა თუ იმ დაავადების გავრცელება და ა.შ

ალბათ, ყველასთვის ნათელია, ციფრული ტექნოლოგიების ძალა და აუცილებლობა სამედიცინო სფეროში. ამ კუთხით განვითარება კი აშკარად, გვესაჭიროება.