Ιατρική απεικόνιση: Το ταξίδι της ενσωμάτωσης της τεχνητής νοημοσύνης στην ιατρική απεικόνιση χαράσσει μια νέα πορεία στην υγειονομική περίθαλψη.
Λευχαιμία: Οι αποφάσεις για τη θεραπεία ασθενών με οξεία μυελογενή λευχαιμία (ΟΜΛ) βασίζονται, μεταξύ άλλων, σε μια σειρά από ορισμένα γενετικά χαρακτηριστικά της νόσου.
Παράλυση προσώπου: Η χρήση αυτού του συστήματος από τον ασθενή στο σπίτι στη διαγνωστική διαδικασία μειώνει την αμηχανία, την προσπάθεια, τον χρόνο και το κόστος.
Στη συνέχεια θέλουμε να κατανοήσουμε καλύτερα πώς τα ψυχοπαθολογικά προβλήματα των εφήβων αλληλεπιδρούν και αλλάζουν με τους ανθρώπους και το περιβάλλον γύρω τους. Αναγνωρίζοντας ότι πολλοί έφηβοι αντιμετωπίζουν προκλήσεις και σοβαρά ζητήματα, αλλά διστάζουν για να αναζητήσουμε βοήθεια, πρέπει να δημιουργήσουμε υποστηρικτικά συστήματα και δομές ως κοινωνία».
Τεχνητή νοημοσύνη: Οι πρόοδοι στην τεχνολογία απεικόνισης βαθέων ιστών αντιπροσωπεύουν μια από τις πιο συναρπαστικές εξελίξεις στην επιστήμη σήμερα.
Βαθιά μάθηση τερηδόνα: Η μελέτη έδωσε ένα πολλά υποσχόμενο αποτέλεσμα της τεχνητής νοημοσύνης στην αυτοματοποίηση της ανίχνευσης της τερηδόνας από μια κλινική φωτογραφία.
Στο μέλλον, ο αλγόριθμος βαθιάς μάθησης που ανέπτυξε αυτή η ομάδα ερευνητών θα μπορούσε να αποτελέσει ένα πρόσθετο βοηθητικό εργαλείο για τους ψυχιάτρους και τους γιατρούς, μαζί με άλλα καθιερωμένα διαγνωστικά εργαλεία. Επιπλέον, η μελέτη αυτή θα μπορούσε να εμπνεύσει την ανάπτυξη παρόμοιων εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης για την ανίχνευση σημείων ψυχιατρικών διαταραχών από την ομιλία.
Βαθιά μάθηση: Ερευνητές αναγνώρισαν τη βαθιά μάθηση ως έναν πιθανό τρόπο για τον εντοπισμό ασθενών υψηλού κινδύνου και ως εκ τούτου την επιτάχυνση της διάγνωσης βελτιώνοντας παράλληλα τη χρήση των πόρων.
AI: Η τεχνολογία μπορεί να προσδιορίσει αμέσως εάν ένα άτομο έχει υπερβεί το νόμιμο όριο αλκοόλ χρησιμοποιώντας μόνο μια εγγραφή 12 δευτερολέπτων της φωνής του.
