
Innym zadaniem algorytmów będzie przewidywanie sytuacji, kiedy pacjenci mogą nie przyjść na umówione badanie, marnując tym samym czas i pieniądze placówki. Wyuczone maszynowo modele wezmą pod uwagę pogodę, wiek i miejsce zamieszkania pacjenta (odległość od szpitala). Po pierwszych testach skuteczność SI wynosi 85 procent. Jeśli algorytmy zauważą, że dany dzień może być ryzykowny, jeśli chodzi o faktyczną obecność zapisanych osób, lekarze umówią na taki termin więcej chorych. System przypomni też pacjentom o badaniu SMS-ami.

Pomysły naukowców z Instytutu Alana Turinga, jak widać, skupiają się bardziej na kwestiach związanych z logistyką niż na leczeniu. Jest to jednak bardzo ważny aspekt, który może zmniejszyć kolejki w służbie zdrowia. Angielscy lekarze liczą na to, że kiedyś z ich pomocy da się korzystać w podobny sposób, jak to robimy w przypadku typowych usług, np. zamawiając dostawę przesyłki, a więc przez specjalne aplikacje, które przewidzą takie kwestie jak terminy, lokalizację i dostępność.
SI już teraz pomaga m.in. wcześnie wykrywać raka i chorobę Alzheimera. Naukowcy z amerykańskiego Instytutu Allena w Seattle stworzyli program, który opracowuje modele 3D komórek macierzystych na podstawie zdjęć mikroskopowych. Natomiast Microsoft wykorzystuje algorytmy kwantowe i wirtualną rzeczywistość do prowadzenia badań z użyciem rezonansu magnetycznego. | CHIP