Limbola likambo ya bosaleli mpo na kosalela boyekoli ya masini na système ya bobateli bokolongono.
Moko ya makambo ya kosalela mpo na kosalela boyekoli ya masini na ebongiseli ya kosalisa bato na maladi ekozala ya kosalisa minganga báyeba na bosikisiki mpe básalisa maladi na kotalela makambo ya bato ya maladi. Ba algorithmes ya apprentissage automatique ekoki ko former na ba quantités minene ya ba données médicales historiques pona koyeba ba modèles pe ko prédire ba résultats. Na ndakisa, algorithme ya koyekola na masini ekokaki kotalela bilembo ya maladi, lisolo ya monganga, mpe matomba ya laboratware mpo na kosalisa minganga báyeba maladi lokola kanser, diabɛti to maladi ya motema na bosikisiki mpe nokinoki. Ba informations oyo ekoki kosalelama pona ko informer pe ko adapter ba plans ya traitement pona mobeli moko na moko. Boyekoli ya masini ekoki mpe kosalelama mpo na kolandela mpe kosakola bokoli ya bokono oyo eumelaka. Na ko analyser ba données ya ba malades na tango, algorithme ya apprentissage machine ekokaki ko prédire ba événements to ba complications potentielles ya santé mpe ko proposer ba mesures préventions. Yango ekoki kosalisa minganga mpe bato ya maladi bátambwisa malamu maladi oyo eumelaka mpe bábongisa matomba ya bato ya maladi na mobimba na yango. Na mokuse, koyekola na masini epesaka bisaleli ya nguya oyo ekoki kosalisa minganga mpe bato mosusu ya mayele na makambo ya monganga mpo na koyeba mpe kosalisa maladi, kotambwisa maladi oyo eumelaka, mpe kobongisa matomba ya mobɛ́li.