Nacionalna medicinska knjižnica (NLM) zagotavlja medicinskemu področju informacije od leta 1836. Entiteta se je začela kot majhna zbirka knjig, nato pa je zrasla v največjo svetovno biomedicinsko knjižnico, kjer se nahajajo biomedicinske raziskave in raziskave računalniških zdravstvenih podatkov.
NLM podpira dva raziskovalna programa, o Oddelek za izvenšolske programe (EP) in Notranji raziskovalni program (IRP), ki poskušajo pospešiti napredek na presečišču medicine in računalništva. Natančneje, ti programi se osredotočajo na biomedicinsko informatiko, podatkovno znanost, računalniško biologijo in računalniško zdravje. S temi programi NLM veliko vlaga v iskanje novih načinov uporabe umetne inteligence (AI) na medicinskem področju.
Nekaj primerov je omenjenih v blogu direktorja NIH, “National Library of Medicine pomaga pri raziskavah umetne inteligence".
»Corey Lester in njegovi kolegi na Fakulteti za farmacijo Univerze v Michiganu, Ann Arbor, MI, so uporabo AI za pomoč pri preverjanju tabletk , standardni postopek v lekarnah po vsej državi. Farmacevtom želijo pomagati pri izogibanju nevarnim in dragim napakam pri izdajanju. Za to Lester uporablja AI za razvoj modela računalniškega vida v realnem času. Ogleda si tablete v steklenički z zdravilom, jih natančno identificira in ugotovi, ali gre za pravilno ali napačno vsebino.«
"Raziskovalec NLM Sameer Antani sodeluje z raziskovalci v drugih inštitutih NIH pri raziskovanju kako nam lahko umetna inteligenca pomaga razumeti raka ustne votline, ehokardiografijo in pediatrično tuberkulozo . Njegove raziskave preučujejo tudi, kako je mogoče pridobiti slike za podatke za napovedovanje vzrokov in posledic pogojev. Primere Antanijevega dela lahko najdemo v mobilnih radioloških vozilih, ki strokovnjakom omogočajo rentgensko slikanje prsnega koša (desno) in pregledovanje HIV in tuberkuloze z uporabo programske opreme, ki vsebuje algoritme, razvite v njegovem laboratoriju.«
To je le nekaj primerov. Raziskave, ki jih financira NLM, uporabljajo rešitve umetne inteligence za pogoste zdravstvene težave, kot so zgodnje odkrivanje bolezni, obvladovanje bolezni, odločanje o kliničnem zdravljenju in več. Več lahko preberete na blogu direktorja NIH tukaj.
