Kunstmatige intelligentie kan uw levensduur verbeteren
Hoewel kunstmatige intelligentie al jaren geleden bestond, is de trend nu aan de gang. Er hebben zich in meerdere sectoren briljante doorbraken voorgedaan, wat de groei van de AI-industrie zeker ten goede komt. Het interessante is dat een grote meerderheid van de investeerders hun investeringen in de AI-sector aanwijst om er zeker van te zijn dat ze een potentiële return of investment krijgen.
Net als de twee zijden van een munt kan kunstmatige intelligentie ook voor negatieve en positieve doeleinden worden gebruikt, maar kan het de levensduur van onze generatie echt verlengen?
Nou, je hebt misschien een ander AI-systeem nodig om dat te berekenen!
Levensduur
De gemiddelde levensduur van een mens in 2019 is 79 jaar, maar we mogen niet vergeten dat het in 1900 47 jaar was. Er wordt ongelooflijk veel hard gewerkt en inspanningen geleverd om dit in de wereld van de moderne geneeskunde mogelijk te maken.
Wat dacht je van een levensduur van 100 jaar? Klinkt saai!???
Misschien is het mogelijk met AI.
Sinds het begin zijn wetenschappers afhankelijk van gegevens om iets te meten en te voorspellen. Ze openden dode lichamen om te zien wat er in zit, ze verzamelden de medische gegevens van miljoenen om conclusies te trekken en zo gebeurde het getal 79 op de planeet.
Meer gegevens
Als wetenschappers door gegevens gedreven werden om succes te boeken in de gezondheidsindustrie, wat als ze dan meer gegevens krijgen?
Weet je wat cool is?
Een miljoen medische dossiers?
Nee, een miljard medische dossiers is cool.
Wetenschappers hebben deze medische dossiers wel geleerd met behulp van meerdere statistische technieken die ook met waarschijnlijkheid werken. Elke sector groeit in een snel tempo, het tempo heeft ook gezorgd voor statistische methoden en de steeds groeiende IT-industrie.
Ook al klinken miljoenen en miljarden koel, het is echt moeilijk om deze gegevens te berekenen om inzichten te genereren, maar op dat moment gebeurde de gegevenswetenschap.
Datawetenschappers zijn wetenschappers die gegevens kunnen analyseren en daaruit een inzicht kunnen genereren. Machine learning methods and in fact the most interesting deep learning techniques are now capable of analyzing miljarden data with just computing abilities. De machines zijn nu in staat om zelf te leren en inzichten te verwerven.
Analytics
Diepe leertechnieken hebben MRI-machines geholpen om zelf problemen op te sporen en in feite is de kwaliteit van de beeldvorming nauwkeuriger geworden door leerpatronen met minder gegevens.
De beroemde chirurgische robot Da Vinci heeft met succes meer dan 200.000 operaties over de hele wereld uitgevoerd zonder veel moeite. De ultieme technologie die in het systeem is ingebouwd, kan zelfs artsen in de problemen brengen.
Artsen zeggen dat ze de ervaring in het uitvoeren van een operatie kunnen verliezen wanneer de meeste operaties worden gedaan met deze machine. Net als bij het besturen van een auto, moeten artsen altijd hun ding blijven doen om de crash te voorkomen.
Miljoenen mensen dragen nu slimme apparaten zoals Apple horloges en andere merken. Tot 2010 hield niemand van ons onze hartslag of activiteit bij met een apparaat dat altijd bij ons is, nu wordt er elke seconde een pool van gegevens gevolgd vanaf deze slimme apparaten.
Sleutelruimte
Wetenschappers kunnen met miljoenen oplossingen komen voor miljarden problemen, vooral in de gezondheidssector, als er op specifieke gebieden goed wordt geïnvesteerd. Voorspellende analyses met behulp van machinaal leren en diepgravende leertechnieken kunnen revolutionaire oplossingen genereren die ons de komende dagen zelfs kunnen helpen om meer te leven.
De vraag is niet of je 100 jaar lang hamburgers zult eten met de kracht van kunstmatige intelligentie, de enige vraag is hoe goed deze technologieën de gezondheidsindustrie kunnen beïnvloeden door meer leven te besparen, behandelingen goedkoop te maken en een nauwkeurigere diagnose te stellen met de kracht van gegevens.
