بخش های سلامت هرچه بیشتر از هوش مصنوعی برای حمایت بیماران و بهبود روند درمان استفاده می کنند. مشخصا استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی طی سال های اخیر توسعه یافته. این مسأله بخشی به دلیل تمایل عوامل پزشکی به توسعه ی پیشنهاد های مراقبتی است و بخشی به دلیل تکمیل شدن هوش مصنوعی- هوش مصنوعی پیشرفت چشمگیری در چند سال اخیر داشته.
در این مرحله هوش مصنوعی در سلامت و بهداشت شامل قسمت های اصلی پزشکی می شود.هوش مصنوعی شامل همه چیز از تشخیص بیماری تا سلامت دستگاه های هوشمند است. از جهات زیادی هوش مصنوعی لایه ی دوم بهداشت و سلامت می باشد. این به آن دلیل است که هوش مصنوعی توانایی سازگاری بدون دخالت انسان را دارد، بنابراین می تواند یاد بگیرد که مایحتاج سلامت انسان را به طور مستقل هدف گیری کند.
به طور معمول بسیاری از شرکت های هوش مصنوعی برتر روی این روش سرمایه گذاری می کنند. با این همه سرمایه گذاری و رشد در تکنولوژی هوش مصنوعی انتظار استفاده ی بسیار بیشتر از هوش مصنوعی در سلامت می رود. بعلاوه شرکت ها می توانند از هوش مصنوعی به عنوان خدمات استفاده کنند. یا می توانند با استفاده از خدمات هوش مصنوعی بر پایه ی فضای ابری برنامه های هوشمند خود را بنویسند. در کنار Big Data در سلامت، هوش مصنوعی نیز در حال تبدیل شدن به فاکتوری تعیین کننده است.
استفاده های اجباری از هوش مصنوعی در بهداشت و سلامت
مقاوت انتی بیوتیک
آنتی بیوتیک ها افراد را سلامت نگه میدارند. در حالی که استفاده ی رایج از آنها باعث تولید باکتری های مقاوم به آنتی بیوتیک میشوند که باعث مرگ هفتادهزار نفر در سال است. محققین با استفاده از فراگیری ماشینی ( تکنیک هوش مصنوعی ) ژنهایی که باعث مقاومت باکتری به آنتی بیوتیک میشود را شناسایی می کند.هم چنین از هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای قبل بیماری در پیشینه های پزشکی الکترونیک استفاده می شود که باعث هشدار های بیشتر و زودتر می شوند.
روابط مغز و کامپیوتر
روابط مغز و کامپیوتر هنوز تکنولوژی رایجی نیست. اگرچه علاقه ی بسیاری در این زمینه وجود دارد چراکه روابط بین مغز و کامپیوتر می تواند جایگزین روابط بین کامپیوتر ها شوند که برای افرادی با ناتوانی های دائمی و موقت بسیار مفید است. بعنوان مثال روابط بین مغز و کامپیوتر که توسط هوش مصنوعی تولید می شود می تواند بیماران دچار سکته را قادر کند که سریعا بعد از سکته با پزشک ارتباط داشته باشند.
قلب شناسی
هوش مصنوعی بیش از بیست سال است که در قلب شناسی استفاده می شود اما پیشرفت اندکی داشته است. یکی از استفاده های هوش مصنوعی دستگاه های قابل پیوندی است که ریتم قلب را در بیمارانی که در معرض سکته ناگهانی هستند کنترل می کند. این دستگاه همچنین در صورت نیاز توانایی تولید شک دارد.
در دوره های طولانی اطلاعات حاصل از دستگاه های قابل پوشیدن با پیشینه های پزشکی الکترونیک ترکیب می شوند که منجر به استمرار در کنترل بیمار می شود و بنابراین پزشکان اطلاعات به روزی از بیماران خود خواهند داشت.
کشورهای در حال توسعه
جوامع در حال توسعه مشکلات متفاوتی نسبت به جوامع پیشرفته دارند. جوامع توسعه یافته بیشتر پیگیر نوع پیشرفته تری از هوش مصنوعی هستند در حالی که جوامع در حال توسعه بیشتر درگیر خدمات پایه هستند مانند سلامت افراد سطح پایین و افرادی که در جاهای دوردست زندگی می کنند. معمولا در نقاط دورتر فقر و زندگی دست به دست میروند. به همین دلیل جوامع در حال توسعه از هوش مصنوعی برای دسترسی افرادی که بدون دسترسی به سلامت و بهداشت هستند استفاده می کند. خصوصا اطلاعات پزشکی که توسط یک تبلت به یکی از افراد جامعه که توانایی خواندن و عمل کردن دارد داده می شود. نماینده ی جامعه همچنین می تواند از تبلت برای عکس گرفتن از علادم بیماری استفاده کند که سیستم تشخیص تصویر آن را با تصاویر مشابه برای تشخیص شرایط مقایسه می کند. توانایی های تشخیص تصویر بر پایه ی فیلم به احتمال زیاد جایگزین پیشینه های پزشکی الکترونیک می شوند چراکه این نوع اطلاعات اضافه درمورد شرایط بیمار فراهم می کنند که هوش مصنوعی قادر به بررسی آن است درحالی که شاید انسان نتواند. بعنوان مثال سیستم های تشخیص تصویر قادرند بگویند که چه زمانی یک مریض درمورد درد دروغ می گوید که ناشی از رفتارهای پیگیر مسکن است.
سلامت
مصرف کنندگان زیادی بند سلامت و تناسب اندام یا ساعت های هوشمند می پوشند اما دستگاه های پزشکی ای وجود دارند که می توانند اطلاعات بیشتری را به ما بدهند. این دستگاه ها با توجه به طراحی و سطح هوشمندی شان می توانند اطلاعاتی درمورد ضربان قلب ، سطح اکسیژن، سطح قند، الگوی خواب ، تنفس ، گام فراهم کنند همچنین اطلاعاتی را در اختیار پزشکان می گذارند که در غیر این صورت به دستشان نمیرسید. به عنوان مثال بهبود یک بیمار بعد از سکته ممکن است از طریق گام های بیمار مشخص باشد. درصورتی که علائم سریع حمله قلبی میتواند تفاوت بین عمل جراحی و عدم عمل جراحی باشد. هوش مصنوعی الگوهای اطلاعاتی را میشناسد و شرایط سلامت بیمار را تعیین می کند.
ایمن درمانی برای درمان سرطان
ایمن درمانی برای درمان سرطان علم دقیقی نیست. ایمن درمانی گزینه های زیادی را در اختیار ما می گذارد درصورتی که این DNA شخص است که مشخص می کند که درمان تاثیرگذار است یا نه. از آنجایی که هوش مصنوعی می تواند اطلاعات بسیار بیشتری را بسیار سریعتر از انسان بررسی کند می تواند الگوهای تارهای ژنتیکی را شناسایی کرده و آنها را در مقابل گزینه های ایمن درمانی مرتبط کند. توانایی که می تواند نگرش به درمان سرطان را کاملا شخصی کند.
تشخیص پزشکی
سیستم هوش مصنوعی می تواند اطلاعات بسیار بیشتری را بسیار سریعتر از انسان بررسی کند که باعث می شود در تشخیص پزشکی بسیار سریعتر باشند. بعنوان مثال زمانی که یک شخص در شرایط جدی بیماریش تشخیص داده می شود نزدیکانش از وی می خواهند که نظر دکتر دیگری را هم بداند چون پزشکان انسان اطلاعات پزشکی را متفاوت تحلیل می کنند. هوش مصنوعی از تاریخچه ی اطلاعات صدها، هزاران و حتی میلیون ها تشخیص استفاده میکند و آن را با شرایط بیمار برای تشخیص بیماری، پیش بینی پیشرفت آن و راه درمان استفاده میکند.
عصب شناسی
سلامت عصبی درگیر مسائل اختلال عصبی مانند پارکینسون، الزایمر، صرع، سکته و مولتیپل اسکلروزیس است. هوش مصنوعی می تواند بیماران دچار اختلال عصبی را هرساعت کنترل کند و بهبود و یا بدتر شدن شرایط را گزارش کند. هوش مصنوعی همچنین می تواند سکته را پیش بینی و تعداد تشنج را کنترل کند.
عکس های اسیب شناسی
بیشتر تشخیص ها براساس نتایج اسیب شناسی است. بنابراین یک گزارش اسیب شناسی دقیق میتواند منجر به یک تشخیص دقیق شود. هوش مصنوعی می تواند نتایج اسیب شناسی را در سطح پیکسل بررسی کند که می تواند پیشرفت سرطان را پیش بینی کند. همچنین باعث تمرکز روی قسمت مرتبط عکس اسیب شناسی می شود.
ابزارهای پرتوشناسی
انواع مختلف پرتوشناسی مانند سی تی اسکن، ام ار ای و پرتو ایکس نمایی از داخل بدن بیمار را اگرچه منخصصین مختلف پرتوشناسی و پزشکان تحلیل های متفاونی از هر عکس دارند. هوش مصنوعی باعث تحلیل های منسجم تر می شود. همچنین پرتو شناسان را قادر می سازد که شرایط یک تومور و بدخیم و خوش خیم بودن یک سرطان را تشخیص دهند.
دستگاه های هوشمند
بیمارستان ها خریداران دستگاه های هوشمند است. این دستگاه ها که شامل تبلت ها و امکانات بیمارستان ها می شوند در قسمت های حفاظتی ( ای سی یو) ، اتاق اضطراری، جراحی و اتاق های معمولی نگه داری می شوند. هوش مصنوعی مکمل پرسنل پزشکی است. این کار از طریق کنترل شرایط بیمار و هشدار دادن به پرسنل مورد نظر است که ممکن است مربوط به سطح اکسیژن، الگوی تنفس، ضربان قلب، فشار خون و یا عفونت باشد.
جراحی
از هوش مصنوعی در اتاق جراحی به عنوان کمک برای مشخص کردن واریانس بین تجربه و دانش پزشکان مختلف استفاده می شود. سیستمی که با هوش مصنوعی فعال می شود می تواند خیلی سریع از میان حجم عظیمی از اطلاعات ، اطلاعات موردنظر را برای پزشک پیدا کند.
ریسک های هوش مصنوعی در سلامت
یکی از موذلات هوش مصنوعی این است که طراحان بیشتر به منافع آن تا خطرات ان توجه می کنند. با ابنکه افراد امروزه از هوش مصنوعی صحبت می کنند افراد کمی قادر به درک آن هستند. نتیجه این است که افراد سیستم هایی طراحی میکنند که کامل آنها را درک نمی کنند.
پیش قدر الگوریتمیک
پیش قدر یک موضوع مهم است، چراکه هوش مصنوعی را کمتر از چیزی که می تواند دقیق می کند و ممکن است پیامد های ناخواسته ای داشته باشد. نتایج پیش قدر هوش مصنوعی ریشه در پیش قدر های الگوریتم نویسنده یا افرادی است که اطلاعات را جمع اوری و انتخاب می کنند. خود داده ممکن است پیش قدر باشد. با توجه به مقدار زیاد اطلاعات سازمان سلامت . الزام بررسی دقیق داده ها آگاهی و جبران پیش قدر امری است ضروری.
تصمیم ها و توصیه های اشتباه
صنعت سلامت و بهداشت برای تصمیم گیری نیازمند هوش مصنوعی است. مشکل این است که شاید سیستم با شرایط مطابق نباشد. سیستم های خوداموز منعطف ترند. اگرچه همه ی سیستم ها قادر به توصیف نتایج و پیشنهادات و همچنین فاکتورهای شریک در تولید نتایج را ندارند. پیش قدر ممکن است در سیستم هم حضور داشته باشد. بنابراین ممکن است که سیستم تصمیم های اشتباه مانند انسان ها بگیرد.
نتایج اخلاقی
پزشکان سوگند یاد می کنند که ابتدا اسیب نزنند اما هوش مصنوعی چگونه در این باب عمل میکند؟
بیشتر افراد این سیستم را غیر اخلاقی می دانند چراکه صرفا یک ابزار است. نتیجه ی اپراتور سیستم است که اخلاقی یا غیر اخلاقی است. اما با توجه به اینکه سیستم ها خوداموز هستند می توانند چیز هایی را متوجه بشوند که انسان نمیشود. ممکن است پیامد هایی داشته باشند که اخلاقی یا غیر اخلاقی باشد. بعلاوه این سیستم ها احساسات ندارند که پروسه ی روند تصمیم گیری شان را از انسان متفاوت می کند.
پوشیدگی اطلاعات
لایحه ی بیمه ی حمل و جوابگویی اطلاعات پزشکی قوانین سختی برای ازاطلاعات پزشکی و کارهایی که پزشکان انجام میدهند دارد. هش مصنوعی ممکن است بخاطر فراگیری ماشینی بر روی اطلاعات بر ، پیش قدر الگوریتمیک در نگه داری سیستم ناتوان باشد. هکر ها نیز خطری دیگر محسوب می شوند.
منبع: دیتاموشن
