Álláshirdetések
Events / Courses
Legfrissebb híreink
A Honda megduplázza e-mobilitási beruházásait
2024.05.17 15:20
Megbízható Munkaadó címet kapott az Audi Hungaria
2024.05.17 13:23
Világszínvonalú robotsebészet a Debreceni Egyetemen
2024.05.17 12:17
A Peugeot nyolc év garanciát vezet be az elektromos autókra
2024.05.17 10:21
Autopro Blog
Autopro a Facebookon
Galériáink
Utat tör a mesterséges intelligencia az orvostudományban
Fotó: Pixabay
Az okosórák megjelenésével az olyan alkalmazások is egyre elterjedtebbek, amik különböző fiziológiai adatok alapján akár életet menthetnek. Ilyen például a keringést figyelő alkalmazás, amelynek segítségével előre jelezhető, ha az óra viselőjének szívrohama lesz. Milyen jövő áll az ilyen alkalmazások előtt?
Megfigyelhető tendencia az orvostudományban, hogy egyre több olyan alkalmazás jelenik meg, melyek orvosi adatok igénybevételével és mesterséges intelligencia használatával működnek. Ezek többnyire valamilyen egészségügyi problémára figyelmeztetik a használóikat, például arra, hogy túl alacsony vagy túl magas a vérnyomása, vércukorszintje.
Ezek az alkalmazások egyelőre főleg az előrejelzésben segítenek, de szakértők már kutatják, hogy merre fejleszthető tovább a terület.
Egyáltalán hogy jutottunk el idáig?
A MachineDesigns című lapnak Arvind Anathan, a terület szakértője arról beszélt, hogy az elmúlt évekig vagy nagyon ritka, vagy lehetetlen volt az egészségügyi adatokkal foglalkozó folyamatokat automatizálni.
Mára odáig már eljutott a tudomány, hogy léteznek olyan algoritmusok, melyek képesek fiziológiai jeleket elemezni. Ennek kulcsa a hatalmas adatmennyiség, amivel dolgozni tudnak, ez teszi lehetővé, hogy az algoritmusok kezelni tudják az okosóra által a szívritmusról küldött adatokat.
Hogyan lehetséges még több ilyen alkalmazást készíteni?
Anathan szerint annak, hogy a mesterséges intelligencia még nagyobb szerepet kapjon az egészségügyben, két létkérdése van: az adatgyűjtés és az adatrendezése, klasszifikációja. Hatalmas mennyiségű adatról van szó, például be kell programozni, hogy milyen a normális szívritmus és milyen az attól eltérő.
Ami segítheti a továbblépést, hogy a már létező adathalmazokat máskor is fel lehet használni, így el lehet indulni például a keringést figyelő alkalmazások továbbfejlesztésének útján.
A tudományág legnagyobb kihívása a megfelelő mennyiségű és minőségű adat begyűjtése, tárolása, de a megfelelő adatok beprogramozása sem egyszerű feladat.
