وقتی پای هوشمصنوعی به پزشکی میرسد!
هوشمصنوعی! همان موضوعی که در تمام بخشهای زندگی بشر نفوذ کرده و هر بار با پیشرفتهای عجیبش توانسته همگی را مبهوت خود کند. این علم به شدت با تار و پود زندگی روزمره انسانها عجین شده و سعی کرده در تمامی کارها جای انسان را بگیرد و با صرف زمان و هزینه کمتر آن را در مدت زمان کوتاهتری به سرانجام برساند. که میتواند در مواقعی حس خطر را به انسان منتقل کند.
هوشمصنوعی در سیستم پزشکی
به لطف پیشرفتهای اخیر در علوم کامپیوتر و انفورماتیک، هوشمصنوعی (AI) به سرعت به بخش جداییناپذیر از مراقبتهای بهداشتی مدرن دنیا تبدیل شده است. الگوریتمهای هوشمصنوعی و سایر برنامههای کاربردی مجهز به هوشمصنوعی برای حمایت از متخصصان پزشکی در محیطهای بالینی و تحقیقات در حال انجام استفاده میشوند. هدف از استفاده هوشمصنوعی در پزشکی و بخش بهداشت و درمان، کمک به بهبود نتایج سلامت و تجربیات بیمار است.
در حال حاضر، رایجترین نقشهای هوش مصنوعی در تنظیمات پزشکی، پشتیبانی تصمیمگیری بالینی و تجزیه و تحلیل تصویربرداری است. ابزارهای پشتیبانی تصمیمگیری بالینی به ارائهدهندگان کمک میکنند تا با فراهم کردن دسترسی سریع به اطلاعات یا تحقیقات مرتبط با بیمار، درباره نوع درمان، داروها، سلامت روان و سایر نیازهای بیمار تصمیمگیری کنند.
در تصویربرداری پزشکی، ابزارهای هوشمصنوعی برای تجزیه و تحلیل سیتیاسکن، اشعه ایکس، MRI و سایر یافتههایی که ممکن است رادیولوژیست آنها از دست بدهد، استفاده میشود.
همهگیری COVID-19 برای بسیاری از سیستمهای بهداشتی چالشهایی را ایجاد کرد. به گونهای که تعداد زیادی از سازمانهای مراقبتهای بهداشتی در سراسر جهان به آزمایشهای میدانی فناوریهای جدید سوق داده شدند. از جمله این فناوریهای جدید پشتیبانی شده از هوش مصنوعی، میتوان به الگوریتمهای طراحیشده برای کمک به نظارت بر بیماران و ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی برای غربالگری COVID-19 اشاره کرد.
تحقیقات و نتایج این آزمایشها هنوز در حال جمعآوری است و استانداردهای کلی برای استفاده از هوشمصنوعی در پزشکی هنوز در حال تعریف است. با این حال، فرصتهای هوشمصنوعی برای بهرهمندی از پزشکان، محققان و بیمارانی که به آنها خدمات میدهند به طور پیوسته در حال افزایش است. در این مرحله، دیگر جای هیچ نگرانی و تردیدی نیست چون هوشمصنوعی به بخش اصلی سیستمهای سلامت دیجیتالی تبدیل خواهد شد و این روند پزشکی مدرن را شکل میدهد و از آن پشتیبانی میکند.
چرا هوشمصنوعی؟
شاید برای کسی که زیاد از هوشمصنوعی چیزی نمیداند این سوال بهوجود بیاید که چرا باید از هوشمصنوعی در پزشکی استفاده کنیم؟ دلیل این الزام چیست؟ در ادامه به چند نمونه از این دلایل میپردازیم.
- مراقبت از بیمار
ادغام کردن هوشمصنوعی در پزشکی میتواند یک زمینه بسیار مفید و ارزشمند (برای ارائهدهندگان در حال تصمیمگیری در مورد مراقبت) فراهم کند.
الگوریتم یادگیری ماشین میتواند با ارائه نتایج جستجوی پیشرفته به پزشکان در مورد روش درمان و چگونگی کاهش زمان آن کمک کند. - کاهش خطا
طبق شواهد موجود، هوشمصنوعی میتواند به بهبود ایمنی بیمار کمک شایانی کند. بررسی اخیر از ۵۳ مقالهی تأثیر هوشمصنوعی بر ایمنی بیمار، نشان داد که ابزارهای پشتیبانی تصمیمگیری مبتنی بر هوشمصنوعی میتوانند به بهبود تشخیص خطا و مدیریت دارو کمک کنند.
کاهش هزینه های مراقبت
هوشمصنوعی راهکارهای زیادی برای کاهش هزینههای صنعت مراقبتهای بهداشتی ارایه میدهد که برخی از امیدوارکنندهترین این فرصتها عبارتند از: کاهش خطاهای دارویی، پیشگیری از تقلب دارویی، حمایت از بخشهای بالینی کارآمد و….
- افزایش تعامل پزشک و بیمار
شاید برای شما هم پیش آمده باشد که به عنوان بیمار در ساعات مختلف شبانهروز سوالات گوناگونی برایتان پیش آمده باشد. هوشمصنوعی میتواند به ارائه پشتیبانی شبانهروزی از طریق رباتهای گفتگو به سوالات اساسی شما در هر ساعتی از شبانهروز پاسخ دهند. همچنین هوشمصنوعی قابلیت هشدار دادن به افرادی که به علت تغییر سلامتی خود نیاز به توجه بیشتری دارند را نیز میدهد. - ارائه ارتباط متنی
یکی از مزیتهای اصلی یادگیری عمیق این است که الگوریتمهای هوشمصنوعی میتوانند از آن برای تمایز بین انواع مختلف اطلاعات استفاده کنند. برای مثال، اگر یک یادداشت بالینی شامل فهرستی از داروهای فعلی بیمار به همراه داروهای جدید باشد، یک الگوریتم هوشمصنوعی آموزشدیده میتواند از پردازش زبان برای شناسایی داروهایی که در تاریخچه پزشکی بیمار وجود دارند استفاده کند.
کاربرد هوشمصنوعی
روشهای متعددی برای بالا بردن تاثیر مثبت هوشمصنوعی بر عملکرد پزشکی وجود دارد؛ افزایش سرعت تحقیقات و کمک به پزشکان به منظور تصمیمگیری بهتر از جمله همین روشها هستند.
در ادامه چند نمونه از کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پزشکی را بررسی میکنیم.
- هوشمصنوعی در تشخیص بیماری
برخلاف انسان، هوشمصنوعی هرگز نیازی به خواب ندارد! از مدلهای یادگیری ماشینی میتوان برای مشاهده علائم حیاتی بیماران با مراقبتهای ویژه استفاده کرد و در صورت افزایش عوامل خطر، آن را به پزشکان هشدار داد. درحالیکه دستگاههای پزشکی مانند مانیتورهای قلب میتوانند علائم حیاتی را ردیابی کنند، هوشمصنوعی نیز علاوه بر جمعآوری دادههای آن دستگاهها به دنبال شرایط پیچیدهتری مانند سپسیس است. به عنوان مثال یکی از مشتریان IBM یک مدل هوش مصنوعی پیشبینیکننده برای نوزادان نارس ایجاد کرده است که 75 درصد در تشخیص سپسیس شدید دقت دارد. - درمان شخصی بیماری
پشتیبانی پزشکی دقیق و آسان با کمک هوش مصنوعی! از آنجایی که مدلهای هوشمصنوعی میتوانند اولویتها را یاد بگیرند و حفظ کنند، هوشمصنوعی این پتانسیل را دارد که توصیههای بیدرنگ سفارشیسازی شده را در تمام ساعات شبانهروز به بیماران ارائه دهد. در واقع به جای اینکه هر بار اطلاعات تکرار شود، یک سیستم مراقبتهای بهداشتی به بیماران دسترسی شبانهروزی به دستیار مجازی را ارائه میدهد تا به سوالات بر اساس تاریخچه پزشکی و نیازهای شخصی بیمار پاسخ دهد. - هوشمصنوعی در تصویربرداری پزشکی
هوشمصنوعی در حال حاضر نقش برجستهای در تصویربرداری پزشکی ایفا میکند. تحقیقات نشان داده است که هوش مصنوعی با استفاده از شبکههای عصبی مصنوعی میتواند به اندازه رادیولوژیستهای انسانی در تشخیص علائم سرطان سینه و همچنین سایر شرایط موثر باشد. علاوه بر آن، هوشمصنوعی میتواند با شناسایی بخشهای حیاتی از تاریخچه بیمار و ارائه تصاویر مربوطه به آنها، تعداد قابل توجهی تصویر پزشکی را قابل کنترلتر کنند. - کارایی کارآزمایی بالینی
زمان زیادی در طول آزمایشهای بالینی به نتایج بیمار و بهروزرسانی مجموعه دادههای مربوطه اختصاص داده میشود. اما هوشمصنوعی میتواند با ارائه جستجوی سریعتر و هوشمندانهتر برای کدهای پزشکی در سرعت بخشیدن به این فرآیند کمک کند. - رشد سریع داروها
کشف دارو اغلب یکی از طولانیترین و پرهزینهترین بخشهای توسعه دارو است. هوشمصنوعی سعی دارد تا با کاهش هزینههای توسعهی داروهای جدید و ایجاد طرحها و ترکیبهای دارویی بهتر و نویدبخش، بر بسیاری از چالشهای پیشروی صنعت علوم زیستی غلبه کند.
آینده هوشمصنوعی در صنعت پزشکی
همانطور که واضح است صنعت بهداشت و درمان و پزشکان روزبهروز بیشتر از قبل به هوشمصنوعی در کار خود نیازمند هستند. این علم علاوه بر دانش و اصول اولیه پزشکی نیازمند دانش ریاضیات،
اصول هوشمصنوعی، علم داده و … خواهد بود که با پیشرفت روزافزون هوشمصنوعی دسترسی پزشکان به دادههای منابع مختلف بسیار راحتتر خواهد شد. براساس تحقیقاتی که در زمینه هوشمصنوعی و پزشکی انجام شده است؛ اینطور پیشبینی شده است که هوشمصنوعی در علم پزشکی میتواند سبب صرفهجویی سالانه ۱۵۰ میلیارد دلاری تا سال ۲۰۲۶ برای شاخه پزشکی آمریکا شود.
در نهایت
باید بهخاطر داشت که یک سیستم دارای هوشمصنوعی را نمیتوان کاملا مصنوعی یا بالعکس کاملا هوشمند دانست؛ بلکه این سیستم هدفمند است و سعی دارد تا مسائل را به روش مصنوعی حل کند. سیستم هوشمصنوعی بر پایه دانش، تجربه و الگوهای استدلالی جلو میرود. متخصصان پزشکی برای ارائه و تزریق بهتر مراقبتهای بهداشتی به جامعه باید با پیشرفتها همگام باشند و خود را با آنها سازگار کنند. مطابق رسم همیشگیمان، نظراتتان را میبینم، میخوانم و پاسخ میدهم. پس لایک و کامنت یادتون نره!
مطلبی دیگر از این انتشارات
اپیزود سوم پادکست هگزاگون | API و استقلال از زبان
مطلبی دیگر از این انتشارات
بررسی ۱۰ فریمورک و کتابخانه محبوب برنامهنویسی
مطلبی دیگر از این انتشارات
معرفی موفقترین استارتاپهای جهان: Fyle، برنامه مدیریت هزینههای تجاری