AI för sjukvård och hälsa

Idag går det att använda flera områden inom artificiell intelligens för att förbättra vården. Vi kan genom modern maskininlärning och deep learning träna en dator att till exempel bedöma en röntgenplåt eller upptäcka indikationer på sjukdomar.

Röntgen och datortomografi

Deep Learning har redan bland annat använts framgångsrikt för att snabbt diagnostisera lunginflammation. Många områden inom sjukvården finns det oerhört mycket historiskt material tillgängligt redan. Detta material är oftast ganska enkelt att använda för att träna ett artificiellt neuronnät att göra samma bedömning som läkaren som tittade på plåten gjorde.

Diagnos och behandling

Maskininlärning för tidsserieanalys har visat nya och mer avancerade metoder för att tolka händelser och symptom. En AI kan hantera mer information och fler parametrar än en människa. Det innebär att trender och indikationer rörande symptoms utveckling och respons på behandling är lättare för en AI att se.

Biopsi och mikroskopi

Det har funnits algoritmiska metoder för bildanalys av vävnadsprover sedan länge. De senaste åren har det dock bevisats gång på gång att modern maskininlärning utklassar de klassiska metoderna. I många fall presterar de nya metoderna bättre än människan. Men framför allt går det snabbare och öppnar upp för nya sätt automatisera stegen från diagnosticering till behandling.

Kom igång snabbt med en prototyp

Har ni redan material tillgängligt och skulle vilja testa träna ett artificiellt neuronnät att klassificera material?

Teorem hjälper er ta fram en prototyp genom:

  • Förberedning och anpassning av materialet inför träning
  • Val av modell av artificiellt neuronnät
  • Justering av modellen för just ert material och syfte
  • Träning och utvärdering av resultat

Fyll i ditt telefonnummer så ringer vi upp dig.