کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی

کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی: هوش مصنوعی در پزشکی استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی برای جستجوی داده‌های پزشکی و کشف بینش‌ها برای کمک به بهبود نتایج سلامت و تجربیات بیمار است. به لطف پیشرفت‌های اخیر در علم کامپیوتر و انفورماتیک، هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تبدیل شدن به بخشی جدایی ناپذیر از مراقبت‌های بهداشتی مدرن است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و سایر برنامه‌های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی برای حمایت از متخصصان پزشکی در محیط‌های بالینی و در تحقیقات در حال انجام استفاده می‌شوند.

در حال حاضر، رایج ترین نقش‌های هوش مصنوعی در تنظیمات پزشکی، پشتیبانی تصمیم گیری بالینی و تجزیه و تحلیل تصویربرداری است. ابزارهای پشتیبانی تصمیم بالینی به ارائه‌دهندگان 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، از ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سی تی اسکن، اشعه ایکس، MRI و سایر تصاویر برای ضایعات یا سایر یافته‌هایی که ممکن است رادیولوژیست انسانی از قلم بیفتد، 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 آزمایش‌ها هنوز در حال جمع‌آوری بوده و استانداردهای کلی برای استفاده از هوش مصنوعی در 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، تردیدی وجود ندارد که هوش مصنوعی به بخش اصلی سیستم‌های سلامت دیجیتالی تبدیل خواهد شد. که پزشکی مدرن را شکل داده و از آن پشتیبانی می‌کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی

روش‌های متعددی وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند تأثیر مثبتی بر عملکرد پزشکی داشته باشد، چه از طریق افزایش سرعت تحقیقات یا کمک به پزشکان در تصمیم‌گیری بهتر. در ادامه چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی شرح خواهیم داد:

هوش مصنوعی در تشخیص بیماری

برخلاف انسان‌ها، هوش مصنوعی هرگز نیازی به خواب ندارد. مدل‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای مشاهده علائم حیاتی بیمارانی که مراقبت‌های ویژه دریافت می‌کنند. و در صورت افزایش عوامل خطر خاص به پزشکان هشدار داد. در حالی که دستگاه‌های پزشکی مانند مانیتورهای قلب می‌توانند علائم حیاتی را ردیابی کنند. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های آن دستگاه‌ها را جمع‌آوری کند و به دنبال شرایط پیچیده‌تری مانند سپسیس باشد.

درمان شخصی بیماری

پشتیبانی از پزشکی دقیق با کمک هوش مصنوعی مجازی آسان تر می‌شود. از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند اولویت‌ها را یاد بگیرند و حفظ کنند،. هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که توصیه‌های بی‌درنگ سفارشی‌سازی شده را در تمام ساعات شبانه‌روز به بیماران ارائه دهد. به جای اینکه هر بار اطلاعات را با یک فرد جدید تکرار کنید، یک سیستم مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند به بیماران دسترسی شبانه روزی به یک دستیار مجازی مجهز به هوش مصنوعی را ارائه دهد که می‌تواند به سوالات بر اساس تاریخچه پزشکی، ترجیحات و نیازهای شخصی بیمار پاسخ دهد.

هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

هوش مصنوعی 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 درست عمل کند. 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 زیاد تصاویر پزشکی را که پزشکان باید آن‌ها را پیگیری کنند، قابل کنترل‌تر کنند.

کارایی کارآزمایی بالینی

زمان زیادی در طول آزمایش‌های بالینی صرف اختصاص کدهای پزشکی به نتایج بیمار و به‌روزرسانی مجموعه داده‌های مربوطه می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه جستجوی سریع‌تر و هوشمندانه‌تر برای کدهای پزشکی به سرعت بخشیدن به این فرآیند کمک کند. دو مشتری IBM Watson Health اخیرا دریافتند که با هوش مصنوعی، می‌توانند تعداد جستجوهای کد پزشکی خود را بیش از 70 درصد کاهش دهند.

پیشرفت سریع داروها

کشف دارو اغلب یکی از طولانی ترین و پرهزینه ترین بخش‌های توسعه دارو است. هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش هزینه‌های توسعه داروهای جدید  کمک کند. ایجاد طرح‌های دارویی بهتر و یافتن ترکیب‌های دارویی نویدبخش.

مزایای هوش مصنوعی در پزشکی

مراقبت آگاهانه از بیمار

ادغام هوش مصنوعی پزشکی در گردش کار پزشکان می‌تواند 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.

کاهش خطا

شواهدی وجود دارد که نشان می‌دهد هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود ایمنی بیمار کمک کند. تحقیقات نشان داده است که ابزارهای پشتیبانی تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند در بهبود مدیریت دارو کمک کنند.

کاهش هزینه‌های مراقبت

راه‌های بالقوه زیادی وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌ها را در سراسر صنعت مراقبت‌های بهداشتی کاهش دهد. برخی از امیدوارکننده‌ترین فرصت‌ها عبارتند از کاهش خطاهای دارویی، کمک‌های بهداشتی مجازی سفارشی، پیشگیری از تقلب، و حمایت از جریان کار اداری و بالینی کارآمدتر.

افزایش تعامل پزشک و بیمار

بسیاری از بیماران خارج از ساعات کاری معمولی به سؤالاتی فکر می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه پشتیبانی شبانه‌روزی از طریق ربات‌های چت کمک کند. که می‌توانند به سؤالات اساسی پاسخ دهند و در مواقعی که مطب آن‌ها باز نیست، منابعی را در اختیار بیماران قرار دهد. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به‌طور بالقوه برای تریاژ سوالات و پرچم‌گذاری اطلاعات برای بررسی بیشتر مورد استفاده قرار گیرد،. که می‌تواند به ارائه‌دهندگان در مورد تغییرات سلامتی که نیاز به توجه بیشتری دارند هشدار دهد.

ارائه ارتباط متنی

یکی از مزیت‌های اصلی یادگیری عمیق این است که الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از زمینه 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 ارائه‌دهنده 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.

برای کسب اطلاعات بیشتر با کارشناسان ما در گروه مهرگان آی تی تماس حاصل فرمایید.