هوش مصنوعی برای شناسایی و تشخیص زودهنگام بیماری
علائم حیاتی بیمارانی که مراقبتهای حیاتی دریافت میکنند را میتوان با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین ردیابی کرد، که همچنین میتواند پزشکان را در صورت تلاقی شاخصهای خطر از نشانگرهای خطر آگاه کند. مانیتورهای قلب و سایر تجهیزات پزشکی میتوانند نشانههای مهم را دنبال کنند، اما هوش مصنوعی میتواند اطلاعات آن ابزارها را جذب کند و به دنبال مشکلات احتمالیتر و پیچیدهتر باشد. به عنوان مثال، در طول ده سال گذشته، استفاده از هوش مصنوعی در گوارش به میزان قابل توجهی افزایش یافته است. با استفاده از تشخیص کولونوسکوپی به کمک کامپیوتر، می توان تشخیص و تمایز بهتری بین پولیپ های خوش خیم و بدخیم روده بزرگ داشت (رافل، 2019).
استفاده از هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی
تصویربرداری پزشکی به طور قابل توجهی تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار گرفته است. تحقیقات نشان می دهد که هوش مصنوعی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می تواند نشانههای سرطان سینه و همچنین سایر شرایط را با دقتی قابل مقایسه با رادیولوژیست های حرفه ای تشخیص دهد. در کنار حمایت از متخصصان پزشکی در شناسایی شاخصهای اولیه بیماری، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با برجسته کردن اطلاعات مهم از تاریخچه بیمار و سپس نمایش تصاویر مربوطه به آنها، تصاویر پزشکی حجیم نگهداری شده توسط متخصصان پزشکی را آسانتر کند.