Τεχνολογία

Πως η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπει τον κίνδυνο ασθένειας

Πως η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπει τον κίνδυνο ασθένειας
της Γεωργίας Αθ. Σκιτζή Καθώς το προσδόκιμο ζωής αυξάνεται, η αδυναμία αποτελεί σημαντικό ζήτημα σε σχέση με τη γήρανση του πληθυσμού. Εκτιμάται ότι περίπου ένας στους τέσσερις ηλικιωμένους ενήλικες κινδυνεύουν να γίνουν ευπαθείς , οδηγώντας σε μείωση της υγείας και απώλεια της ανεξαρτησίας. Συνδυάζοντας με τους γιατρούς και μια τοπική εταιρεία AI, το AltaML, το […]

της Γεωργίας Αθ. Σκιτζή

Καθώς το προσδόκιμο ζωής αυξάνεται, η αδυναμία αποτελεί σημαντικό ζήτημα σε σχέση με τη γήρανση του πληθυσμού. Εκτιμάται ότι περίπου ένας στους τέσσερις ηλικιωμένους ενήλικες κινδυνεύουν να γίνουν ευπαθείς , οδηγώντας σε μείωση της υγείας και απώλεια της ανεξαρτησίας. Συνδυάζοντας με τους γιατρούς και μια τοπική εταιρεία AI, το AltaML, το νέο πρόγραμμα στοχεύει στην άμβλυνση των αδυναμιών, επιτρέποντας στις ομάδες υγείας να εντοπίζουν δυναμικά τους ασθενείς που θα μπορούσαν να επωφεληθούν από πρόσθετη υποστήριξη.

Η διαδικασία χρησιμοποίησε έναν αριθμό εμπειρογνωμόνων, μεταξύ των οποίων ο Uli Brödl, MD, Αντιπρόεδρο Ιατρικών και Ρυθμιστικών Θεμάτων, Boehringer Ingelheim (Canada) Ltd., οι οποίοι μπορούν να συζητήσουν τη σημασία της τεχνητής νοημοσύνης για τον εντοπισμό των αδυναμιών και τον πιθανό αντίκτυπο αυτού του έργου κοινότητες σε ολόκληρο τον Καναδά. και ο Cory Janssen, Διευθύνων Σύμβουλος της AltaML, ο οποίος μπορεί να παράσχει περισσότερες λεπτομέρειες σχετικά με την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης σε αυτό το έργο.

Εκτός από τα αυξημένα επίπεδα αδυναμίας, άλλες προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι ηλικιωμένοι περιλαμβάνουν μεγαλύτερο κίνδυνο για μείωση της υγείας, υψηλότερη χρήση της υγειονομικής περίθαλψης και απώλεια της ανεξαρτησίας.Ο στόχος του νέου έργου είναι να παράγει ένα νέο εργαλείο που μπορεί να κατευθύνει τρόπους με τους οποίους οι πάροχοι πρώτης γραμμής μπορούν να εντοπίζουν τους ασθενείς νωρίτερα, ώστε να παρέχονται οι κατάλληλες παρεμβάσεις με επίκεντρο τον ασθενή, που εξυπηρετούν την υποστήριξη της υγιούς γήρανσης των ανώτερων μελών της κοινωνίας.

Το έργο περιλαμβάνει την εφαρμογή αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, οι οποίες θα αναλύουν διαφορετικά σύνολα δεδομένων. Με την πάροδο του χρόνου η τεχνητή νοημοσύνη θα μάθει πώς να ερμηνεύει τα πρότυπα ως προβλέψεις. Αυτό επιτρέπει στους ασθενείς να λαμβάνουν εξατομικευμένη περίθαλψη και κατάλληλες παρεμβάσεις, συμπεριλαμβανομένων των πραγμάτων πρόληψης πτώσης, αξιολόγησης κατάλληλων φαρμάκων ή αναζήτησης παρεμβάσεων κοινωνικής εξυπηρέτησης. Αυτοί είναι οι τύποι δραστηριοτήτων που μπορούν να βοηθήσουν στην αντιμετώπιση θεμάτων αδυναμίας που συνδέονται με τη γήρανση.