Wyniki wyszukiwania: %2Fbig data%2F

Zespół polskich naukowców w ramach eksperymentu ALICE w Wielkim Zderzaczu Hadronów w CERN bada algorytmy sztucznej inteligencji wyspecjalizowane w analizie nieuporządkowanych zbiorów Big Data. W ten sposób badacze chcą nie tylko poznać zasady funkcjonowania Wszechświata w skali kwantowej, lecz także usprawnić procesy analizy informacji giełdowych oraz przetwarzanie szerokiego zasobu danych na potrzeby sektora medycznego.

Branża odzieżowa coraz częściej korzysta z nowych technologii. Na rynku pojawiają się ubrania, które ułatwiają wykonywanie ćwiczeń, śledzą promieniowanie UV, umożliwiają wydawanie urządzeniom poleceń, a nawet mogą być wykorzystywane do płatności. Ubrania wyposażone w czujniki biomedyczne pozwalają monitorować stan zdrowia i wszystkie parametry życiowe. To przyszłość świata sportu i telemedycyny. Po odpowiednim przetworzeniu zgromadzonych danych, mogą być wykorzystywane przez firmy, które chcą angażować swojego klienta poprzez aktywność fizyczną.

Analiza dużych zbiorów danych usprawni badania z zakresu genomiki. Mogą być one kluczowe chociażby w kontekście walki z rozprzestrzeniającą się na całym świecie epidemią koronawirusa. Polska firma rozwija platformę genomową opartą na sztucznej inteligencji. Rozwiązanie proponowane przez Polaków pozwala opracowywać duże zbiory danych w krótkim czasie i sporządzać na ich podstawie wąsko sprofilowane analizy.

Sztuczna inteligencja (AI) coraz bardziej jest obecna w medycynie. Cyfrowe algorytmy mogą wspierać leczenie poprzez m.in. analizę wyników radiologicznych czy diagnostyki obrazowej. Do tego jednak potrzebne są duże bazy danych. W wykorzystywaniu w pełni tego potencjału pomoże sieć centrów medycyny cyfrowej.

Dzięki zintegrowaniu i analizie danych z różnych źródeł ochrona zdrowia w 2040 roku w niczym nie będzie już przypominać tej znanej obecnie – prognozuje Deloitte w raporcie „Future of Health”. Już dzisiaj 77 proc. lekarzy w Polsce korzysta przynajmniej z jednego rozwiązania w obszarze cyfrowych technologii medycznych lub aplikacji monitorujących stan zdrowia, a aż 82 proc. ogółu społeczeństwa chce mieć stały dostęp do swoich wyników i historii medycznych – takie wnioski płyną z raportu „Future Health Index” przygotowanego na zlecenie firmy Philips. Wykorzystanie danych i wdrożenie rozwiązań sztucznej inteligencji umożliwi m.in. ocenę jakości i skuteczności leczenia, racjonalizację wydatków na służbę zdrowia czy prognozowanie z wyprzedzeniem stanu zdrowia pacjenta.

Choć wykorzystanie cyfrowych narzędzi w opiece zdrowotnej rośnie, to wciąż papierologia jest zmorą dla personelu medycznego. Podobnie jak obowiązki administracyjne. – W zależności od specjalizacji wypełnianie niezbędnej dokumentacji może zajmować od jednej czwartej do nawet dwóch trzecich czasu, jaki lekarz ma na przyjęcie pacjenta – mówi Paweł Paczuski, współzałożyciel i prezes zarządu upmedic. Start-up opracował inteligentny kreator opisów, który przyspiesza ten proces. Ma to znaczenie szczególnie w diagnostyce, gdzie na opisy badań pacjenci czekają tygodniami. W przyszłości ten proces będzie wspierany jeszcze silniej przez sztuczną inteligencję.

Sztuczna inteligencja to przyszłość onkologii. Naukowcy wykorzystują już jej możliwości do ulepszania badań przesiewowych w kierunku raka szyjki macicy czy nowotworów płuc i skóry. Technologia głębokiego uczenia jest coraz częściej stosowana w różnych obszarach zarówno podstawowych, jak i klinicznych badań nad rakiem. Polscy naukowcy wykorzystali sztuczną inteligencję do usprawnienia diagnostyki obrazowej raka prostaty. Opracowali platformę badawczą eRADS, która pozwala obiektywnie ocenić istotność kliniczną zmiany na podstawie pięciostopniowej skali.

Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji w procesie analizowania procesów rozprzestrzeniania się koronawirusa pozwoli zauważalnie zwiększyć dokładność narzędzi modelowania matematycznego. Dzięki technologii uczenia maszynowego można wychwycić wzory zachowania wirusa nierozpoznawalne przy wykorzystaniu tradycyjnych narzędzi analitycznych. Upowszechnienie modelowania wspartego algorytmami SI pozwoli przyspieszyć wygaszenie pandemii.

Komisja Europejska zobowiązała się przeznaczyć 1,4 mld euro na walkę z pandemią koronawirusa. 122 mln euro z tej kwoty trafi do puli programu Horyzont 2020, o dodatkowe środki mogą się ubiegać naukowcy i przedsiębiorcy pracujący nad innowacyjnymi metodami diagnostyki, leczenia oraz produkcji szczepionek na SARS-CoV-2.

Stopniowa informatyzacja systemu opieki medycznej usprawni obieg informacji, dzięki czemu zmniejszą się obciążenia lekarzy i liczba wykonywanych niepotrzebnie badań. To oznacza, że pacjent szybciej otrzyma świadczenie i opiekę, których potrzebuje. Temu służyć ma także analiza dużych zbiorów danych na temat pacjentów, której uczą się placówki w Polsce. – Odchodzi wizja medycyny jako działalności usługowej. Teraz patrzymy bardziej całościowo, nie tylko na koszty NFZ, lecz także na koszty społeczne, absencje chorobowe i jakość życia, co przekłada się na całą gospodarkę – mówi minister zdrowia Łukasz Szumowski.

Sztuczna inteligencja wyręczy w pracy dermokonsultantów. Asystent pielęgnacji skóry określi jej typ i wybierze najlepszy kosmetyk. Cały proces trwa zaledwie 10 sekund. Urządzenie działa w oparciu o zaawansowane algorytmy opracowane na podstawie wiedzy dermatologicznej i kosmetycznej. Niewłaściwy dobór kosmetyków wciąż jest jednym z dużych problemów konsumentów, a organizowane w drogeriach dermokonsultacje często mają charakter reklamowy i służą wyłącznie zaproponowaniu produktów konkretnej firmy.

Coraz więcej inteligentnych rozwiązań wspiera osoby aktywne fizycznie. Urządzenia noszone na ciele lub w kieszeni pozwalają monitorować stan organizmu, informując np. o składzie wydychanego powietrza, tętnie czy saturacji. Nowością jest przenośny analizator tkanki tłuszczowej, który błyskawicznie zmierzy poziom tkanki tłuszczowej, masy mięśniowej, a nawet określi typ metaboliczny. Mobilne urządzenia medyczne są coraz bardziej zaawansowane. Potrafią już mierzyć jakość wydychanego powietrza, a nawet wykrywać wczesne objawy raka czy Parkinsona.

Inżynierowie HP Labs opracowali superkomputer memrystorowy pozbawiony pamięci masowej i operacyjnej, który umożliwia skalowanie mocy obliczeniowej. Naukowcy wykorzystają potężną moc obliczeniową komputera do walki z chorobami uważanymi za nieuleczalne. W pierwszej kolejności skupią się na chorobach Parkinsona i Alzheimera. Już teraz prowadzone są badania na 30 tys. pacjentów, których tomografie komputerowe będą przetwarzane przez ok. 30 lat.