تشخیص بیماریها و پزشکی بالینی
هوش مصنوعی توانایی دارد دادههای پیچیدهی پزشکی از قبیل تصویربرداری، آزمایشهای ژنتیک، و دادههای بالینی را تحلیل کند و الگوهای پنهان بیماریها را آشکار سازد. در رادیولوژی، افتالمولوژی و پاتولوژی، استفاده از الگوریتمهای یادگیری عمیق توانسته است دقت تشخیص را به سطحی نزدیک یا حتی بالاتر از پزشکان متخصص برساند (Krishna & Uma, 2023).
داروشناسی و کشف دارو
یکی از پرکاربردترین حوزههای پژوهش پزشکی با AI، طراحی و کشف دارو است. الگوریتمها قادرند میلیاردها ترکیب شیمیایی را در زمانی کوتاه بررسی کنند و بهترین گزینههای درمانی را پیشنهاد دهند، فرآیندی که در گذشته سالها به طول میانجامید (Mittal et al., 2023).
پزشکی شخصیسازیشده
تحلیل دادههای ژنومیک، سوابق بیمار و پاسخهای درمانی به پزشکان این امکان را میدهد که درمانهایی اختصاصی و متناسب با ویژگیهای فردی بیماران ارائه کنند. این امر موجب افزایش اثربخشی درمان و کاهش عوارض جانبی میشود (Wen & Huang, 2023).
سلامت عمومی و پیشگیری
هوش مصنوعی در پیشبینی شیوع بیماریهای واگیردار، تحلیل دادههای اپیدمیولوژیک و مدیریت بحرانهای سلامت نقشآفرینی میکند. الگوریتمها قادر به شناسایی الگوهای گسترش بیماری در زمان واقعی هستند که به تصمیمگیری سریعتر و دقیقتر کمک میکند (Agarwal, 2021).
با وجود فرصتهای گسترده، پژوهش در زمینهی هوش مصنوعی در علوم پزشکی با چالشهایی روبهرو است:
امنیت و حریم خصوصی دادهها، به دلیل ماهیت حساس اطلاعات پزشکی.
شفافیت و اعتمادپذیری الگوریتمها، زیرا بسیاری از مدلهای یادگیری عمیق بهعنوان "جعبه سیاه" عمل میکنند.
نیاز به استانداردهای اخلاقی و قانونی برای جلوگیری از سوگیریها و تضمین عدالت در مراقبتهای پزشکی (Diaz-Flores et al., 2022).
هوش مصنوعی بهسرعت در حال تبدیلشدن به ابزاری اجتنابناپذیر در پژوهشهای علوم پزشکی است. از تشخیص و درمان بیماریها گرفته تا کشف دارو و پزشکی شخصیسازیشده، AI توانسته است چشماندازی نوین در پزشکی مدرن ایجاد کند. با این حال، بهرهگیری کامل از این ظرفیتها نیازمند رفع چالشهای اخلاقی، قانونی و فناورانه است. آیندهی پژوهشهای پزشکی بیشک در همگرایی هوش مصنوعی و علوم زیستی رقم خواهد خورد.
