Algorytmy AI w medycynie

Sztuczna inteligencja wywołuje zmiany w procedurach  przeszczepu nerek

Zbudowano algorytmy, które wykonują skomplikowane dopasowania parametrów dawcy i biorcy szybciej i z mniejszą ilością błędów. Teraz, dzięki sztucznej inteligencji, osoba która chce oddać swoją nerkę uruchomia łańcuch, który ratuje dziesiątki istnień ludzkich.

Diagnoza chorób krążeniowych na podstawie skanu siatkówki i ocena ryzyka zawału serca

Tradycyjnie, odkrycia medyczne są często dokonywane poprzez wyrafinowaną formę zgadywania i testowania - robienia hipotez z obserwacji, a następnie projektowania i prowadzenia eksperymentów mających na celu sprawdzenie hipotez. Jednak w przypadku obrazów medycznych obserwacja i kwantyfikowanie skojarzeń może być trudne ze względu na dużą różnorodność cech, wzorów, kolorów, wartości i kształtów, które są obecne w rzeczywistych obrazach. Nowe podejście, wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji, opiera się na dogłębnym poznawaniu powiązań między zmianami w ludzkiej anatomii a chorobą, podobnie jak to, w jaki sposób lekarze uczą się kojarzyć oznaki i objawy z diagnozą nowej choroby. Może to pomóc naukowcom generować bardziej ukierunkowane hipotezy i napędzać szeroki wachlarz przyszłych badań.

Nowa definicja wczesnego wykrywania chorób płuc i spersonalizowane leczenie pacjenta

Opracowano pierwsze oprogramowanie do diagnostyki i leczenia raka płuca. Identyfikuje on pacjentów z ryzykiem i przyspiesza optymalną terapię dla pacjentów z rakiem, jednocześnie redukując niepotrzebne interwencje dla milionów osób, które nie potrzebują leczenia. Rozwiązanie jest oparte na technologiach sztucznej inteligencji i uczenia się maszynowego, które pracują na największym na świecie zbiorze danych klinicznych.

Diagnoza stanu serca na podstawie badań echa za pomocą działającego w chmurze zbioru usług z zakresu sztucznej inteligencji

Natychmiastowa analiza i raport dostarczane są w ciągu kilku minut, co skraca czas raportowania. Brak obsługi ręcznej i wyboru skanów pozwala skupić się na opiece nad pacjentem. Pełna automatyzacja zapewnia dokładne, powtarzalne wyniki, dając pewność diagnozy niezależnie od poziomu umiejętności personelu.

Optymalizacja dawkowania leków

Złe stosowanie leków takich jak np. heparyna, może narażać pacjentów na niepotrzebne ryzyko, wydłużać czas pobytu w szpitalu i prowadzić do marnowania zasobów szpitalnych. Wykorzystano dane retrospektywne z publicznie dostępnej bazy danych oddziałów intensywnej terapii i opracowano algorytm, który uczy optymalnej polityki dozowania heparyny z przykładowych ścieżek dozowania i związanych z nimi wyników zawartych w ogromnej elektronicznej dokumentacji medycznej.

Zapobieganie nagłej śmierci w wyniku chorób serca

Raportowanie kluczowych parametrów przez urządzenia i aparaty wykorzystywane na oddziałach intensywnej terapii oraz optymalizacja ich pracy

Na szpitalnym oddziale intensywnej terapii (OIT) pacjenci najbardziej chorzy otrzymują całodobową opiekę, ponieważ leżą w łóżkach, a ich ciała są połączone z otaczającymi ich maszynami. Ten zaawansowany sprzęt medyczny jest przeznaczony do utrzymywania chorego przy życiu. Płyny dożylne są wprowadzane do krwiobiegu, podczas gdy respiratory mechaniczne wpychają powietrze do płuc. Czujniki przymocowane do ciała chorego śledzą tętno, ciśnienie krwi i inne parametry życiowe, podczas gdy monitory wykreślają dane w pofalowanych liniach. Gdy maszyny rejestrują pomiary, które nie mieszczą się w normalnych parametrach, emitowane są sygnały dźwiękowe i alarmowe, które ostrzegają personel medyczny o potencjalnych problemach.

Zaawansowane technologie nie są wykorzystywane w najlepszy sposób. Każda maszyna monitoruje inną część ciała, ale maszyny nie pracują w zgodzie. Bogate strumienie danych nie są przechwytywane ani analizowane. A lekarze, pielęgniarki, terapeuci oddechowi, farmaceuci i inni specjaliści na OIT nie są w stanie obserwować każdego pacjenta przy jego łóżku.

Przyszły OIT będzie znacznie lepiej wykorzystywał swoje maszyny i generowane przez nie ciągłe strumienie danych. Monitory nie będą działały w odosobnieniu, lecz będą gromadzić informacje, przedstawiając lekarzom kompleksowy obraz stanu zdrowia pacjenta. Informacje te będą również przekazywane do systemów sztucznej inteligencji (AI), które w sposób autonomiczny dostosują ustawienia sprzętu w celu utrzymania pacjenta w optymalnym stanie.

Krytycznie chorzy, którzy potrzebują pomocy w oddychaniu, są wyposażani w respiratory mechaniczne. Urządzenia te wpychają powietrze do płuc, ale rytm może wyjść z synchronizacji z naturalnymi wzorcami oddechowymi, powodując, że chory "walczy z respiratorem". Inteligentny system sterowania mógłby odczytywać pomiary przepływu powietrza i identyfikować różne rodzaje asynchronii oddechowej w czasie rzeczywistym za pomocą algorytmu uczenia maszynowego. W układzie w pełni autonomicznym sterownik adaptacyjny stale regulowałby przepływ powietrza w respiratorze, utrzymując go w synchronizacji z chorym. Jako krok w kierunku osiągnięcia pełnej autonomii, podobny system mógłby być wykorzystany jako narzędzie wspomagające podejmowanie decyzji w OIT, dostarczając zaleceń, które terapeuci oddechowi mogliby wykorzystać do dokonywania regulacji.

Obecnie na oddziałach intensywnej terapii dane z sieci monitorów przyłóżkowych są zwykle tracone, ponieważ ekrany monitorów odświeżają się co kilka sekund. Podczas gdy niektóre zaawansowane oddziały intensywnej terapii starają się obecnie archiwizować te pomiary, wciąż mają trudności z wydobyciem danych w celu uzyskania wglądu w dane kliniczne.
Lekarz zazwyczaj nie ma czasu ani narzędzi, aby zrozumieć szybko gromadzące się dane. Ale system sztucznej inteligencji takie możliwości może mieć. Może on również podejmować działania oparte na danych, takie jak dostosowanie maszyn biorących udział w kluczowych zadaniach oddziału intensywnej terapii.

Detekcja i diagnoza raka skóry na podstawie obrazu

Zautomatyzowana klasyfikacja zmian skórnych za pomocą zdjęć jest trudnym zadaniem ze względu na drobnoziarnistą zmienność w wyglądzie zmian skórnych. Wyposażone w głębokie sieci neuronowe urządzenia mobilne mogą potencjalnie zwiększyć zasięg działania dermatologów poza kliniką. Przewiduje się, że w przyszłości istnieć będą miliardy abonamentów na smartfony, które potencjalnie mogą zapewnić tani, powszechny dostęp do podstawowej opieki diagnostycznej.

Wyszukiwanie w sieciach społecznościowych  komunikatów o możliwości podjęcia prób samobójczych i zapobieganie takim przypadkom

Przewidywanie stanów depresji i psychozy u pacjentów

Roboty przypominjące swoim wyglądem zwierzęta, które pełnią rolę terapeutów, działają w środowiskach nieprzyjaznych zwierzętom jak np. szpitale i rozbudowane ośrodki opieki w której żywe zwierzęta mogą mieć problemy logistyczne

Opracowano zaawansowanego robota interaktywnego z wbudowanymi algorytmami AI. Robot posiada pięć rodzajów czujników: dotykowy, świetlny, odsłuchowy, temperatury i postawy, dzięki którym może postrzegać ludzi i swoje otoczenie. Dzięki czujnikowi światła robot może rozpoznawać światło i ciemność. Czuje się głaskany i bity przez czujnik dotykowy, lub trzymany przez czujnik postawy. Robot może również rozpoznawać kierunek głosu i słowa, takie jak jego imię, pozdrowienia i pochwały za pomocą swojego czujnika audio.

Robot może nauczyć się zachowywać w sposób, który preferuje użytkownik i reagować na jego nową nazwę. Na przykład, jeśli pogłaskacie go za każdym razem, gdy go dotkniecie, robot zapamięta poprzednie działanie i spróbuje powtórzyć to działanie, za które ma być pogłaskane. Jeśli go uderzysz, robot zapamięta swoją poprzednią akcję i spróbuje jej nie wykonywać. Poprzez interakcję z ludźmi, robot reaguje tak, jakby żył, poruszając głową i nogami, wydając dźwięki i pokazując swoje preferowane zachowanie.

Wykrywanie wczesnej fazy demencji na podstawie nagrań wideo rozmów

Wyodrębniono z nagranych danych cechy mowy, języka i obrazu, tworząc model wykrywania demencji i umożliwiając komputerowi samodzielną naukę w zakresie wykrywania demencji przewidywanie ogólnej długości życia danej osoby w oparciu o serię obrazów medycznych.

Chcesz nawiązać współpracę z Python Software House, który tworzy  dedykowane aplikacje webowe, dedykowane aplikacje mobilne i strony internetowe na zamówienie?

Poszukujesz Software House, który ma w swojej ofercie  tworzenie dedykowanych aplikacji internetowych z wykorzystaniem Python, Django i Flask? 

Jesteśmy  Python Software House, który istnieje na rynku 20 lat i ma w swoim portfolio wykonane dedykowane aplikacje webowe i desktopowe i oprogramowanie na zamówienie, jak również zaawansowane systemy informatyczne. Tworzymy narzędzia cyfrowe i  rozwiązania, które nie tylko pozwalają wizualizować dane, ale także integrujemy je z regularnymi procesami biznesowymi, tworzymy oparte na danych pełnoprawne dedykowane aplikacje mobilne i webowe, które sprawiają, że dane stają się bardziej dostępne dla całej organizacji.

Może chcesz wykorzystać rozwiązania oparte na algorytmach sztucznej inteligencji, machine learning lub deep learning?

Technologie informacyjne z usługi dla biznesu zamieniły się w  jego podstawę. Budujemy cyfrowe kompetencje w obszarze zainteresowań Klienta i pomagamy znaleźć nowe modele dla biznesu.
To nasza misja.

Porozmawiaj z nami o swoim projekcie, a my weźmiemy pod uwagę specyfikę Twojej działalności, przewidziany czas i budżet i wybierzemy najlepszą z dostępnych opcji jego realizacji.