کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی و سلامت را بشناسید
در دنیای امروز، هوش مصنوعی به عنوان یکی از پیشرفت‌های چشمگیر فناوری، به صورت گسترده در حوزه‌های مختلفی از جمله علوم پزشکی مورد استفاده قرار گرفته است. تلاش‌های فراوانی برای بهبود تشخیص، پیش‌بینی و درمان بیماری‌ها از طریق استفاده از هوش مصنوعی صورت می‌گیرد. در این مقاله، به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی خواهیم پرداخت و نشان خواهیم داد که چگونه با بهره‌گیری از این تکنولوژی، امکانات درمانی و پیشگیری از بیماری‌ها بهبود یافته است.
کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی چگونه است؟
هوش منصوعی می‌تواند به پردازش داده‌های پزشکی کمک کند و به متخصصان پزشکی بینش‌های مهمی بدهد، نتایج سلامتی و تجربیات بیمار را بهبود بخشد.
کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی برای جستجوی داده‌های پزشکی و کشف دیدگاه ها برای کمک به بهبود نتایج سلامت و تجربیات بیمار است. به لطف پیشرفت های اخیر در علوم کامپیوتر و انفورماتیک، هوش مصنوعی (AI) به سرعت به بخشی جدایی ناپذیر از مراقبت های بهداشتی مدرن تبدیل می شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و سایر برنامه‌های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی برای حمایت از متخصصان پزشکی در محیط‌های بالینی و تحقیقات در حال انجام،استفاده می‌شوند.
در حال حاضر، رایج ترین کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی در تنظیمات پزشکی، پشتیبانی تصمیم گیری بالینی و تجزیه و تحلیل تصویربرداری است. ابزارهای پشتیبانی تصمیم بالینی به ارائه‌دهندگان خدمات سلامت کمک می‌کنند تا با فراهم کردن دسترسی سریع به اطلاعات یا تحقیقات مرتبط با بیمار، درباره درمان‌ها، داروها، سلامت روان و سایر نیازهای بیمار تصمیم‌گیری کنند. در تصویربرداری پزشکی، ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سی تی اسکن، اشعه ایکس، MRI و سایر تصاویر برای ضایعات یا سایر یافته‌هایی که رادیولوژیست انسانی ممکن است از دست بدهد، استفاده می‌شود.
چالش‌هایی که همه‌گیری COVID-19 برای بسیاری از سیستم‌های بهداشتی ایجاد کرد، همچنین بسیاری از سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی در سراسر جهان را به آزمایش میدانی فناوری‌های جدید پشتیبانی شده از هوش مصنوعی، مانند الگوریتم‌های طراحی‌شده برای کمک به نظارت بر بیماران و ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی برای غربالگری COVID-19 سوق داد.
تحقیقات و نتایج این آزمایشات هنوز در حال جمع آوری است و استانداردهای کلی برای کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی هنوز در حال تعریف است. با این حال، فرصت‌های هوش مصنوعی برای بهره‌مندی از پزشکان، محققان و بیمارانی که به آنها خدمات می‌دهند به طور پیوسته در حال افزایش است. در این مرحله، تردید کمی وجود دارد که هوش مصنوعی به بخش اصلی سیستم‌های سلامت دیجیتالی تبدیل خواهد شد که پزشکی مدرن را شکل داده و از آن پشتیبانی می‌کند.
کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی و حوزه سلامت
روش‌های متعددی وجود دارد که کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی می‌تواند تأثیر مثبتی بر عملکرد پزشکی داشته باشد، از طریق افزایش سرعت تحقیقات یا کمک به پزشکان در تصمیم‌گیری بهتر.
در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده از هوش مصنوعی آورده شده است:
-
تشخیص دقیق بیماری‌ها
یکی از مهم‌ترین کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی ، تشخیص دقیق بیماری‌ها از طریق تصاویر پزشکی مانند تصاویر رادیولوژی است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، ماشین‌ها قادر به تحلیل و تشخیص تصاویر به گونه‌ای هستند که حتی پزشکان حرفه‌ای نیز نمی‌توانند انجام دهند. این امکان باعث می‌شود که تشخیص وقوع بیماری‌ها مانند سرطان در مراحل ابتدایی تر و با دقت بالاتری انجام شود.
-
درمان شخصی‌سازی شده
یکی دیگر از کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی، درمان شخصی‌سازی شده برای هر بیمار است. با تجزیه و تحلیل دقیق داده‌های پزشکی و اطلاعات شخصی بیمار، می‌توان به ارائه راه‌های درمانی مناسب برای هر فرد به شکل دقیق‌تری پرداخت. به عنوان مثال، درمان‌های سرطان با توجه به خصوصیات ژنتیکی هر بیمار می‌تواند بهبود یافته و احتمال موفقیت درمان بالاتر رود.
-
پیش‌بینی و پیشگیری از بیماری
یکی از جنبه‌های جالب کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی، توانایی پیش‌بینی بیماری‌ها و مشکلات سلامتی است. با تحلیل داده‌های بزرگ و اطلاعات پزشکی از بیماران، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و به پزشکان کمک کنند تا با اقدامات پیشگیرانه، احتمال وقوع بیماری‌ها را کاهش دهند. این اقدامات می‌توانند بهبود سطح سلامتی جامعه را به دنبال داشته باشند.
-
هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی
کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی در حال حاضر نقش برجسته ای در تصویربرداری پزشکی ایفا می کند. تحقیقات نشان داده است که هوش مصنوعی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می تواند به اندازه رادیولوژیست های انسانی در تشخیص علائم سرطان سینه و همچنین سایر شرایط موثر باشد. علاوه بر کمک به پزشکان در تشخیص علائم اولیه بیماری، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با شناسایی بخش‌های حیاتی از تاریخچه بیمار و ارائه تصاویر مربوطه به آنها، تعداد خیره‌کننده تصاویر پزشکی را که پزشکان باید پیگیری کنند، را فراهم کند.
مزایای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی
۱-مراقبت آگاهانه از بیمار
کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی در گردش کار پزشکان می تواند زمینه ارزشمندی را در حالی که ارائه دهندگان در حال تصمیم گیری در مورد مراقبت هستند فراهم کند. یک الگوریتم یادگیری ماشینی آموزش‌دیده می‌تواند با ارائه نتایج جستجوی ارزشمند به پزشکان با بینش‌های مبتنی بر شواهد در مورد درمان‌ها و روش‌ها در حالی که بیمار هنوز در اتاق با آنها است، به کاهش زمان تحقیق کمک کند.
۲-کاهش خطا
شواهدی وجود دارد که نشان می دهد هوش مصنوعی می تواند به بهبود ایمنی بیمار کمک کند. یک بررسی سیستمیک اخیر از 53 مطالعه بررسی شده که تأثیر هوش مصنوعی بر ایمنی بیمار را بررسی می‌کرد، نشان داد که ابزارهای پشتیبانی تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به بهبود تشخیص و مدیریت دارو کمک کنند.
۳-کاهش هزینه های مراقبت
راه های بالقوه زیادی وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند هزینه ها را در سراسر صنعت مراقبت های بهداشتی کاهش دهد. برخی از امیدوارکننده‌ترین فرصت‌ها عبارتند از:
کاهش خطاهای دارویی، کمک‌های بهداشتی مجازی و حمایت از جریان کار اداری و بالینی کارآمدتر.
۴-افزایش تعامل پزشک و بیمار
بسیاری از بیماران خارج از ساعات کاری معمولی به سؤالاتی فکر می کنند. هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه پشتیبانی شبانه‌روزی از طریق ربات‌های چت کمک کند که می‌توانند به سؤالات اساسی پاسخ دهند و در مواقعی که دفتر پزشک آنها باز نیست، منابعی را در اختیار بیماران قرار دهد. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به‌طور بالقوه برای تریاژ (الویت بندی بالینی)سوالات و پرچم‌گذاری اطلاعات برای بررسی بیشتر مورد استفاده قرار گیرد، که می‌تواند به ارائه‌دهندگان سلامت در مورد تغییرات سلامتی که نیاز به توجه بیشتری دارند هشدار دهد.
۵-ارائه ارتباط متنی
یکی از مزیت های اصلی یادگیری عمیق این است که الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند از زمینه قبلی بیمار برای تمایز بین انواع مختلف اطلاعات استفاده کنند. برای مثال، اگر یک یادداشت بالینی شامل فهرستی از داروهای فعلی بیمار به همراه داروی جدیدی باشد که پزشک آنها توصیه می‌کند، یک الگوریتم هوش مصنوعی آموزش‌دیده می‌تواند از پردازش زبان طبیعی برای شناسایی داروهایی که در تاریخچه پزشکی بیمار تعلق دارند استفاده کند.
آیا هوش مصنوعی به طور کامل جانشین پزشکان خواهد شد؟
پاسخ دکتر اریک توپول به این سوال منفی است. او نظرش را در کتاب “deep medicine” با مقایسه تکنولوژی‌های به کار رفته در ماشین‌های خودران با کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی بدین شکل بیان می‌کند: مهندسان مشغول در حوزه خودروهای خودران 5 سلسله مراتب از خودران کردن خودرو ها را ایجاد کرده‌اند:
سطح1: کامپیوتر و انسان در کنار هم خودرو را کنترل می‌کنند مثال این حالت دستیار پارک و ترمز اضطراری است.
سطح2: کامپیوتر عملا کنترل خودرو را در دست دارد اما در شرایط پیچیده‌تر و بحرانی وظیفه هدایت خودرو توسط انسان انجام می‌شود.
سطح3: در این حالت کامپیوتر خودرو را کنترل می‌کند و توانایی مدیریت شرایط پیچیده را نیز دارد و انسان تنها نقش پشتیبانی دارد.
سطح4: در این حالت خودرو در اکثر شرایط نیازی به پشتیبانی انسان ندارد و کنترل خودرو در اختیار کامپیوتر است.
سطح5: نقش انسان به طور کامل حذف شده و تحت هیچ شرایطی نیازی به مداخله انسان نیست و فرمان می‌تواند حذف شود.
از نظر دکتر توپول رسیدن به مرحله 4 در حوزه‌ی پزشکی بر خلاف خودروهای خودران دور از ذهن به نظر می‌رسد چرا که اگر چه هوش مصنوعی می‌تواند روندهایی مشخص مثل تشخیص یک ضایعه پوستی یا تشخیص یک بیماری از طریق الگوریتم‌های مشخص را بهتر از انسان انجام دهد اما در حوزه‌ی پزشکی به صورت کلی لزوم نظارت انسان غیر قابل حذف است. در حوزه‌ی پزشکی پیشرفت‌هایی مشابه سطح 3 و سطح 2 در مثال بالا بسیار کمک کننده خواهند بود مثل تشخیص بیماری و ارائه راهکارهای درمان در موارد مشخص.
چه چیزی در آینده از پزشکان انتظار می‌رود؟
پزشکان در آینده به مهارت‌های زیادی جهت به کار بردن مناسب هوش مصنوعی در کار خود نیازمند خواهند بود؛ علاوه بر فهم اصول پزشکی، به دانش کافی در مفاهیم ریاضی، اصول هوش مصنوعی، علم داده و مسائل اخلاقی و حقوقی مرتبط نیاز خواهد بود. این مهارت‌ها به پزشکان کمک خواهند کرد که از داده‌های منابع مختلف بهره ببرند، بر ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی نظارت کنند و مواردی را که احتمال می‌رود الگوریتم‌ها دقت کافی نداشته باشند را شناسایی کنند. علاوه بر این مهارت‌های ارتباطی و لیدرشیپ و هوش هیجانی اهمیت دو چندانی خواهند یافت.
در آخر
کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی باعث بهبود تشخیص، پیش‌بینی، درمان و پژوهش‌های پزشکی شده است. تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها، پیش‌بینی مشکلات سلامتی، درمان‌های شخصی‌سازی شده، کاهش خطاهای پزشکی و پیشرفت تحقیقات پزشکی از جمله مزایای این تکنولوژی در حوزه پزشکی هستند. هوش مصنوعی وعده می دهد که علم پزشکی را به روش هایی تغییر دهد، اما بسیاری از کاربردهای عملی آن هنوز در مراحل اولیه خود هستند و نیاز به بررسی و توسعه بهتر دارند. متخصصان پزشکی نیز برای ارائه بهتر مراقبت های بهداشتی به جامعه باید خود را با این پیشرفت ها همگام کنند و با آنها سازگار شوند.