AI Wiki Analizė Virškinimas Nuomonė Atsakingas verslas rinkos Naujienų ataskaita programinė įranga Istorijos ir apžvalgos Technologija
Gali 13, 2024

„AlphaFold 3“, „Med-Gemini“ ir kiti: „The Way AI Transforms Healthcare 2024“

Trumpai

DI pasireiškia įvairiais būdais sveikatos priežiūros srityje: nuo naujų genetinių koreliacijų atskleidimo iki robotų chirurginių sistemų įgalinimo ir ne tik.

Visiškai naujas „Google DeepMind“ sukurtas dirbtinio intelekto modelis, vadinamas „AphaFold 3“, gali padėti mokslininkams gerokai pasistengti suprasti sudėtingą biologijos pasaulį. Pažangiausios technologijos nuspėja, kaip formuojasi organizmų molekulės ir kaip jos gali sąveikauti ir sąveikauti viena su kita tiksliau nei bet kada anksčiau žmonijos istorijoje. Be perdėto, naujienos yra didžiulis dalykas tokioms sritims kaip kompiuterinė biologija ir molekuliniai tyrimai.

„DeepMind“, „Google“ dalis, žurnale „Nature“ pristatė AlphaFold 3 kaip žaidimo keitiklį. „Google“ tvirtino, kad technologijos gali pakeisti visą mūsų supratimą apie organizmų veiklą. Tai savo ruožtu galėtų padėti mums atrasti naujų medicininių vaistų.

„AlphaFold 3“ yra atnaujinta „AlphaFold 2“ versija, kuri prieš ketverius metus visus nustebino numatant baltymų formas. Juo siekiama padaryti dar daugiau nei jo pirmtakas ir aprėpti daug molekulių, ne tik baltymų.

Molekulinių struktūrų ir sąveikų numatymas

AlphaFold 3 yra didelis dalykas, nes jis gali numatyti, kaip formuojasi skirtingos mūsų kūno molekulės ir kaip jos veikia kartu. Tai suteikia mokslininkams išsamų vaizdą apie tai, kaip šios molekulės veikia gyvuose daiktuose. Naudodami šį naują metodą, kurį suteikia AplhaFold 3 AI modelis, mokslininkai dabar gali ištirti, kaip sąveikauja baltymai, DNR, RNR ir kitos mažos molekulės. Tai, kaip jau aptarėme, yra labai svarbu kuriant naujus vaistus.

Palyginti su kitais prognozavimo metodais, AlphaFold 3 yra daug geresnis. Tai 50 % tiksliau prognozuojant, kaip baltymai sąveikauja, ir dvigubai tikslesni tam tikrų tipų sąveikoms. Tai reiškia, kad tai gali sukelti revoliuciją farmaciniuose tyrimuose, biologijos molekulių tyrimuose ir bendrame mokslo suvokime.

„AlphaFold“ serveris: nemokama prieiga tyrėjams

Vienas iš svarbiausių AlphaFold 3 akcentų yra visiškai naujas serveris, kuris gali būti naudojamas nekomerciniams tyrimams naudojant šį patogų tyrimo įrankį. Tai suteikia vartotojui patogią prieigą prie modelio galimybių. Ši platforma suteikia tyrėjams galimybę generuoti molekulinės struktūros prognozes, suteikdama jiems vertingą šaltinį hipotezėms tikrinti, pagreitinti darbo eigą ir skatinti inovacijas nepriklausomai nuo skaičiavimo išteklių ar ML patirties.

Serverio išleidimas žymi perėjimą link mokslinių tyrimų demokratizavimo. Tai pašalina kliūtis, susijusias su eksperimentiniu baltymų struktūros numatymu, dėl kurio istoriškai reikėjo didelių išlaidų ir didelių laiko investicijų. Dėl serverio prieinamumo mokslininkai gali pagreitinti atradimų tempą ir veiksmingiau bei visapusiškiau skatinti mokslo pažangą.

Vaistų dizaino tobulinimas ir ne tik

„AlphaFold 3“ yra ne tik tam, kad suprastų, kaip veikia molekulės, tai nėra tik teorija, bet, priešingai, ji taikoma neįtikėtinai tiksliam vaistų tyrimams ir projektavimui. AlphaFold 3 yra tam, kad padėtų mokslininkams numatyti, kaip vaistai sąveikauja su baltymais ir kaip antikūnai jungiasi prie specifinių baltymų. Didelės farmacijos įmonės, tokios kaip Isomorphic Labs, bendradarbiauja su AlphaFold 3 spręsti realaus pasaulio iššūkius kuriant vaistus, atveriant duris novatoriškiems gydymo metodams, galintiems pakeisti gyvenimą.

Tačiau AlphaFold 3 tuo nesibaigia. Jo poveikis neapsiriboja vaistų atradimu. Tai galėtų padėti sukurti ekologiškas medžiagas, sukurti atsparesnius pasėlius ir paskatinti genomikos tyrimus. Turėdamas platų galimybių spektrą, AlphaFold 3 skatina didelių mokslo pokyčių, stumdamas ribas to, ką galime pasiekti biologijos ir biochemijos srityse.

Atsakingas dalijimasis žiniomis ir bendruomenės įsitraukimas

„Google DeepMind“ įsipareigojimas atsakingai dalytis „AlphaFold 3“ pranašumais yra akivaizdus, ​​kai ji bendradarbiauja su domenų ekspertais, biologinės saugos specialistais ir pramonės suinteresuotosiomis šalimis, siekiant įvertinti modelio galimybes ir sumažinti galimą riziką. Pabrėždama atsakingą dirbtinio intelekto diegimą, bendrovė ir toliau bendradarbiauja su mokslo visuomene ir politikos formuotojais, siekdama užtikrinti šios novatoriškos technologijos etišką ir visa apimančią sklaidą.

Be to, pastangos išplėsti nemokamus internetinius „AlphaFold“ švietimo kursus ir bendradarbiavimas su pasaulio pietuose esančiomis organizacijomis rodo įsipareigojimą aprūpinti mokslininkus priemonėmis, būtinomis paspartinti priėmimą ir mokslinius tyrimus, ypač nepakankamai aprūpintuose regionuose, pvz., užleistos ligos ir maisto sauga.

AI varomos ląstelių biologijos ateitis

AlphaFold 3 žymi reikšmingą žingsnį atrakinant aukštądefinicistinis vaizdas į ląstelių sistemas, leidžiantis mokslininkams suprasti biologinių funkcijų sudėtingumą – nuo ​​vaistų poveikio iki DNR atkūrimo. Mokslo bendruomenei pradėjus išnaudoti visą AlphaFold 3 ir nemokamo serverio potencialą, pasiruošta pagreitinti atvirų biologijos klausimų ir naujų tyrimų krypčių atradimą.

AI sveikatos priežiūros srityje

Dirbtinis intelektas keičia sveikatos priežiūrą optimizuodamas tradiciškai žmonių atliekamus procesus, kad rezultatai būtų greitesni ir pigesni. Tai naudinga ir pacientams, ir gydytojams. DI pasireiškia įvairiais būdais sveikatos priežiūros srityje: nuo naujų genetinių koreliacijų atskleidimo iki robotizuotų chirurginių sistemų įgalinimo, administracinių užduočių automatizavimo, gydymo galimybių pritaikymo ir ne tik. Dirbtinio intelekto naudojimo atvejai yra platūs, pagerina medicininę diagnozę, pagreitina vaistų atradimą, keičia pacientų patirtį, tvarko didžiulius sveikatos priežiūros duomenis ir leidžia atlikti robotų chirurgiją. AI pertvarko šiuolaikinę sveikatos priežiūrą, leisdama mašinoms numatyti, suprasti, mokytis ir veikti.

Naudojant ML, NLP ir DL, dirbtinis intelektas verčia žmones sveikatos priežiūros srityje dirbti efektyviau, o pacientams – pasiekti geresnių rezultatų. AI tokius rezultatus pasiekia keliais būdais. Visų pirma, jis pagreitina procesus ir turi galimybę atlikti tikslesnes diagnozes naudojant visus duomenis, kuriuos gali greitai apdoroti. AI leidžia itin lengvai greitai pasiekti elektroninius sveikatos įrašus ir suteikia kiekvienam pacientui pritaikytą gydymą. Yra daug pavyzdžių, pradedant dirbtiniu intelektu, kuris geriau už žmones nuspėja ir aptinka ligas, iki padeda greičiau, pigiau rasti naujų vaistų ir geresnių kandidatų klinikiniams tyrimams.

Be to, AI gali pagerinti pacientų patirtį. Jis supaprastina apsilankymus sveikatos priežiūros srityje, siūlo bendravimo pagalbą ir taip pat gali patarti pacientams sveikatos priežiūros klausimais. Su visa tai mes galime defiNeabejotinai sakome, kad dirbtinis intelektas yra ne tik skambus žodis sveikatos priežiūros srityje, bet ir tikrai keičia: jis tvarko duomenis efektyviau nei žmonės, pagreitina administracines užduotis ir dėl to galiausiai pagerina pacientų priežiūrą net tokiu administraciniu lygmeniu. Be to, jei kalbame apie AI bendradarbiavimą su robotų chirurgija, tai kalbame apie operacijų tikslumo, saugumo ir atsigavimo laiko didinimą.

Įrašas, kurį pateikė PWC pabrėžia, kaip dirbtinis intelektas ir robotika drebina sveikatos priežiūrą. Dirbtinis intelektas nuolat darosi išmanesnis, todėl jis geriau atlieka užduotis, kurias paprastai atlieka žmonės, bet greičiau ir pigiau. Tai labai naudinga sveikatos priežiūros srityje, pradedant nuo ankstyvo ligų pastebėjimo ir baigiant padėti žmonėms išlikti sveikiems. AI taip pat padeda sveikatos priežiūros darbuotojams suprasti, ko reikia pacientams ir kaip jiems sekasi, todėl teikiama geresnė priežiūra ir pagalba.

Kalbant apie ligų, tokių kaip vėžys, aptikimą, AI keičia žaidimą. Jis gali anksti pastebėti problemas, o tai reiškia, kad bus mažiau klaidingų pavojaus signalų ir nereikalingų testų, o galiausiai – geresni rezultatai pacientams. Be to, dirbtinio intelekto įrenginiai, kuriuos žmonės gali dėvėti ar naudoti namuose, puikiai tinka stebėti tokias ligas kaip širdies liga, todėl lengviau anksti pastebėti problemas ir parengti pritaikytas gydymo strategijas.

IBM ir Google yra technologijų milžinai ir dabar pirmauja sveikatos priežiūros srityje dirbtinio intelekto srityje. Dabar jie naudoja savo technologijas, kad surūšiuotų didžiulius sveikatos duomenų kiekius, kad išspręstų realias problemas. Naudodami išmaniuosius algoritmus, jie padeda medicinos darbuotojams priimti geresnius sprendimus ir atpažinti pacientus, kuriems gresia pavojus.

Robotika – nuo ​​chirurginės pagalbos iki pasikartojančių užduočių ligoninėse ir laboratorijose – iš esmės keičia pacientų priežiūrą, reabilitaciją ir pagalbą gyvenimo pabaigoje. Pasitelkę dirbtinio intelekto pažangą, robotai siūlo draugystę ir pagalbą, pagerina nepriklausomybę ir gyvenimo kokybę, ypač vyresnio amžiaus žmonėms. Be to, dirbtinis intelektas supaprastina vaistų atradimo procesus, sumažindamas pateikimo į rinką laiką ir sąnaudas, o naujoviški mokymo modeliai leidžia sveikatos priežiūros specialistams nuolat mokytis ir tobulinti įgūdžius, o tai iš esmės keičia medicininį švietimą ir praktiką. Taigi dirbtinio intelekto ir robotikos sintezė reiškia sveikatos priežiūros teikimo paradigmos pokytį, žadantį geresnius rezultatus, efektyvumą ir prieinamumą visame priežiūros tęstinumui.

Google MedGemini

Išplėsdami mūsų ankstesnį tyrimą MedGemini, atsiranda didelis žingsnis medicinos AI srityje. Atstovaujanti naujai DI modelių linijai, specialiai pritaikytai medicinos kontekstams, „Med-Gemini“ stengiasi įveikti esamus iššūkius, sustiprindama klinikinius samprotavimus, daugiarūšį supratimą ir galimybę apdoroti didelius kontekstinius duomenis. Vertos dėmesio funkcijos apima neapibrėžtumu pagrįstas žiniatinklio paieškas, specializuotus koduotuvus, gebančius iššifruoti su sveikata susijusius signalus, ir sudėtingas samprotavimo grandinės metodikas. Išsiskiriantis savo našumo rodikliais, „Med-Gemini“ pranoksta ankstesnius etalonus ir gali pasigirti naujausiais 14 etalonų, apimančių 25 užduotis, rezultatais. Jos meistriškumas apima įvairias sritis, įskaitant medicininius samprotavimus, vaizdų ir vaizdo įrašų analizę bei svarbios informacijos gavimą iš didelių sveikatos įrašų. Ši pažanga skelbia sveikatos priežiūros dirbtinio intelekto permainų erą, žadančią didesnį tikslumą ir efektyvumą atliekant medicininę diagnozę, gydymo planavimą ir mokslinių tyrimų pastangas.

Atsakomybės neigimas

Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.

Apie autorių

Zhauhazyn yra tekstų rašytojas ir sociologijos specialybės specialistas. Susižavėjusi sudėtinga mokslo ir technologijų studijų dinamika, ji gilinasi į Web3 su karšta aistra blockchain.

Daugiau straipsnių
Zhauhazynas Shadenas
Zhauhazynas Shadenas

Zhauhazyn yra tekstų rašytojas ir sociologijos specialybės specialistas. Susižavėjusi sudėtinga mokslo ir technologijų studijų dinamika, ji gilinasi į Web3 su karšta aistra blockchain.

Hot Stories
Prisijunkite prie mūsų naujienlaiškio.
Paskutinės naujienos

Nuo Ripple iki Big Green DAO: kaip kriptovaliutų projektai prisideda prie labdaros

Išnagrinėkime iniciatyvas, kurios panaudoja skaitmeninių valiutų potencialą labdaros tikslais.

Žinoti daugiau

„AlphaFold 3“, „Med-Gemini“ ir kiti: „The Way AI Transforms Healthcare 2024“

DI pasireiškia įvairiais būdais sveikatos priežiūros srityje: nuo naujų genetinių koreliacijų atskleidimo iki robotų chirurginių sistemų įgalinimo...

Žinoti daugiau
Prisijunkite prie mūsų naujoviškų technologijų bendruomenės
Skaityti daugiau
Skaityti daugiau
BlockDAG rekordinis 50.2 mln. USD išankstinis pardavimas aplenkė „Chainlink & CRO“ kaip pagrindinę kriptovaliutų investiciją
Istorijos ir apžvalgos
BlockDAG rekordinis 50.2 mln. USD išankstinis pardavimas aplenkė „Chainlink & CRO“ kaip pagrindinę kriptovaliutų investiciją
Birželio 14, 2024
Stulbinantis „BlockDAG“ augimas: siekia 30 USD iki 2030 m., pranoksta „Kaspa“ ir „Arbitrum“
Istorijos ir apžvalgos
Stulbinantis „BlockDAG“ augimas: siekia 30 USD iki 2030 m., pranoksta „Kaspa“ ir „Arbitrum“
Birželio 14, 2024
„BlockDAG Tops CoinSniper“ su 50.2 mln. USD išankstiniu pardavimu; „Chainlink“ pakils, „JasmyCoin“ siekia augimo
Istorijos ir apžvalgos
„BlockDAG Tops CoinSniper“ su 50.2 mln. USD išankstiniu pardavimu; „Chainlink“ pakils, „JasmyCoin“ siekia augimo
Birželio 14, 2024
BlockDAG X1 programa šviečia kriptovaliutų gavybos srityje, pirmaujanti kaina, nes išankstinis pardavimas siekia 50.2 mln. USD, Kaspos augimui ir „Injective“ kritimui
Istorijos ir apžvalgos
BlockDAG X1 programa šviečia kriptovaliutų gavybos srityje, pirmaujanti kaina, nes išankstinis pardavimas siekia 50.2 mln. USD, Kaspos augimui ir „Injective“ kritimui
Birželio 14, 2024
CRYPTOMERIA LABS PTE. LTD.