کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی بسیار متنوع بوده و در تمام بخش‌ها و ابعاد گوناگون بهداشت و درمان تحول چشمگیری به وجود آورده است. هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ها و ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر آنها، می‌تواند در بسیاری از شاخه‌های پزشکی، از تشخیص و درمان تا مدیریت بیمارستانها، مراقبت‌های بهداشتی و… تحولات عمده‌ای ایجاد کند و به بهبود کیفیت و کارایی خدمات پزشکی کمک کند.
8 کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی
هوش مصنوعی سنگ بنای انقلاب دیجیتالی آینده است. با توجه به استفاده روزافزون از هوش مصنوعی در علوم پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی، ارزیابی وضعیت فعلی کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی و برای تحقیقات آن برای اطلاع از روندها، شکاف‌ها، فرصت‌ها و چالش‌ها مرتبط است.
- سیستم‌های هوش مصنوعی در تشخیص آزمایشگاهی، می‌توانند داده‌های آزمایشگاهی را تحلیل کنند و نتایج دقیق‌تری ارائه دهند.
- در علوم اعصاب، هوش مصنوعی به مطالعه و درک بهتر مغز و اختلالات عصبی کمک می‌کند و می‌تواند در توسعه روش‌های جدید درمانی مؤثر باشد.
- هوش مصنوعی در تشخیص و درمان سرطان، می‌تواند با تحلیل تصاویر پزشکی و داده‌های بالینی، به پزشکان کمک کند تا تومورها را زودتر و با دقت بیشتری تشخیص دهند و روش‌های درمانی مناسب‌تری را پیشنهاد دهند.
- الگوریتم‌های هوش مصنوعی در علوم دارویی، قادرند ترکیبات دارویی جدیدی را پیش‌بینی کنند و روند کشف داروها را سرعت بخشند.
- هوش مصنوعی در دندان پزشکی، می‌تواند به تشخیص مشکلات دهان و دندان و پیشنهاد روش‌های درمانی کمک کند.
- بیمارستان‌های هوشمند نیز با استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند مدیریت بهتری بر منابع و خدمات بهداشتی داشته باشند و تجربه بیماران را بهبود بخشند.
- هوش مصنوعی در حال حاضر در حال تغییر فناوری برای سلامت جنسی و باروری (تولید مثل انسان) است.
- روانپزشکان نیز می‌توانند با نگاهی اجمالی به آنچه در چند سال آینده خواهد آمد، سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی را به منظور تطبیق ساختارها و رویه‌های خود برای پیشرفت در ارائه خدمات سلامت روان سوق دهند.
دستیار سلامت هوش مصنوعی چیست؟ چه می‌کند؟
پیشرفت در هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر شکل مراقبت از بیمار، در ابعاد مختلف، از تسهیل ترخیص سریع تر تا تنظیم برنامه های درمانی و پیشنهاد تغییرات در سبک زندگی است. دستیارهای سلامت مجازی، ابزارهایی هستند که به کمک هوش مصنوعی از بیماران و ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی پشتیبانی می‌کنند. این دستیارها با بهره‌گیری از فناوری‌هایی نظیر پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشینی و تحلیل داده‌ها، قادر به انجام کارهای متنوعی هستند. VHAها می‌توانند وظایف بسیاری را به عهده بگیرند و به بهبود کیفیت خدمات بهداشتی کمک کنند.
دستیاران هوش مصنوعی که با فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند NLP و ML قدرت می‌گیرند، با ارائه پاسخ‌های شخصی‌شده و شبیه انسان، تعاملات را تغییر می‌دهند. این دستیارها با خودکار کردن وظایف و ارائه خدمات شبانه‌روزی به مشتریان، بهره وری را افزایش می‌دهند.
مزایای هوش مصنوعی در علوم پزشکی
مطالعه جدید نشان می دهد که استفاده از هوش مصنوعی در حال افزایش است، اما تاثیر آن بر سلامت هنوز محدود است. هوش مصنوعی به روش‌های مختلفی در مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود، از آزمایش‌های مولکولی و ژنتیکی گرفته تا تصویربرداری پزشکی، تجزیه و تحلیل کدهای تشخیصی، و در پیش‌بینی شیوع بیماری‌های عفونی به عنوان بخشی از برنامه‌های حفاظتی در شرایط اضطراری سلامت. با این حال، کاربرد آن محدود است و اغلب فقط در آزمایشگاه‌ها و آزمایش‌ها استفاده می‌شود، این مطالعه می‌گوید:
«علیرغم پیشرفت‌های بزرگ و سطح بالای بلوغ هوش مصنوعی در حوزه‌های بالینی خاص، بررسی بررسی‌های سیستماتیک به این نتیجه می‌رسد که استفاده هوش مصنوعی هنوز در عمل بالینی کمیاب است.”
چه کسانی از هوش مصنوعی در پزشکی سود می‌برند؟
هوش مصنوعی در پزشکی می‌تواند ابزارهای قدرتمندی برای خودکارسازی وظایف و پشتیبانی و اطلاع رسانی به پزشکان، اپیدمیولوژیست‌ها و سیاست‌گذاران در مورد کارآمدترین استراتژی‌ها برای ارتقای سلامت در سطح جمعیت و فردی ارائه کند. استفاده از داده‌های دیجیتالی این پتانسیل را دارد که سلامت و رفاه مردم را بهبود بخشد و از آنها در برابر شرایط اضطراری محافظت کند. در عین حال، می‌گوید داده‌های دیجیتال باید با استفاده از «الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در تصمیم‌گیری مبتنی بر جمعیت و بالینی با استفاده از داده‌های بزرگ و فناوری‌های ارتباطی جدید» تقویت شوند.
1-مراکز تصویربرداری
الگوریتم های هوش مصنوعی می‌توانند تصاویر پیچیده پزشکی مانند اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن و ام‌آرآی را با سرعت و دقت قابل توجهی تجزیه و تحلیل کنند. این بدان معناست که رادیولوژیست‌ها و پاتولوژیست‌ها می‌توانند از کمک هوش مصنوعی در تفسیر این تصاویر بهره‌مند شوند که منجر به تشخیص سریع تر و دقیق‌تر می‌شود.
2-بیمارستانها و مراکز درمانی
ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی همچنین از ابزارهای هوش مصنوعی سود می‌برند، زیرا می‌توانند وظایف معمولی مانند پاسخ دادن به سؤالات رایج بیمار و برنامه‌ریزی نوبت ویزیت، کاهش بار کاری پزشکان را مدیریت کنند.
McKinsey & Company گزارش می‌دهد که بیمارستان‌هایی که ابزارهای هوش مصنوعی را اجرا می‌کنند تا 25 درصد کاهش هزینه‌های اداری را تجربه کرده‌اند.
3-پزشکان و کادر درمان
مزیت دیگر کاهش بالقوه فرسودگی شغلی پزشک است. مطالعات نشان داده‌اند که وظایف آموزشی اداری و تکراری به بیمار به نرخ بالای فرسودگی شغلی در میان ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کند. ابزارهای هوش مصنوعی با خودکار کردن پرسش‌های بیمار و یادآوری‌های بعدی، پزشکان را از این مسئولیت‌ها خلاص می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد روی موارد پیچیده تمرکز کنند. این کاهش حجم کاری نه تنها رضایت کارکنان را افزایش می‌دهد، بلکه نتایج بیماران را نیز بهبود می‌بخشد، زیرا ارائه دهندگان بهتر می‌توانند بر مراقبت مستقیم و با تاثیر بالا از بیمار تمرکز کنند.
4-ساکنین روستا و عشایر
دستیارهای مجهز به هوش مصنوعی همچنین با ارائه پشتیبانی مستمر و بدون توجه به موقعیت مکانی بیمار، نابرابری‌ها در دسترسی به مراقبت‌های بهداشتی را برطرف می‌کنند. با توجه به اینکه 21 میلیون ایرانی روستایی (بر اساس آخرین آمار سال 1395)با دسترسی محدود به مراقبت‌های بهداشتی مواجه هستند، دستیاران مجهز به هوش مصنوعی این پتانسیل را دارند که پشتیبانی ضروری و 24/7 را ارائه دهند. دستیارهای مجازی به این بیماران اجازه می‌دهند بدون سفر، راهنمایی‌های پزشکی ضروری را دریافت کنند و نیاز به مرخصی از کار و حمل و نقل پرهزینه را کاهش دهند.
بیمارانی که در مناطق روستایی و عشایری زندگی می‌کنند از چک‌کننده‌های علائم مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند نگرانی‌های سلامتی خود را از راه دور ارزیابی کنند و راهنمایی دریافت کنند که آیا ویزیت حضوری ضروری است یا خیر. این امر سفرهای غیرضروری را برای بیمارانی که ممکن است با فواصل طولانی تا مراکز درمانی روبرو شوند به حداقل می‌رساند.
5-قانون‌گذاران
علاوه بر این، راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی سطح یکنواختی از مراقبت را ارائه می‌کنند که به کاهش تعصب و ارتقای عدالت کمک می‌کند. تنظیمات سنتی مراقبت های بهداشتی نشان داده‌اند که سوگیری ناخودآگاه بر مراقبت از بیمار تأثیر می‌گذارد، به ویژه در میان گروه‌های اقلیت. اگر هوش مصنوعی به طور فراگیر توسعه یابد و نظارت شود، می‌تواند حمایت بی‌طرف‌تری را ارائه کند، که برای دستیابی به جمعیت‌های محروم ضروری است. دستیارهای مجازی می‌توانند نقش مهمی در از بین بردن سوگیری‌ها و تضمین درمان عادلانه برای همه بیماران ایفا کنند.
برخی ابزارهای هوش مصنوعی داده‌ها را از گجت‌های پوشیدنی و سوابق سلامت الکترونیکی برای ارائه توصیه‌های بهداشتی شخصی‌سازی شده استخراج می‌کنند. به عنوان مثال، یک دستیار هوش مصنوعی متمرکز بر دیابت می‌تواند سطح گلوکز خون را تجزیه و تحلیل کند، بیماران را از طریق روش‌های آزمایش پیچیده آزمایش‌های GI راهنمایی کند، یا الگوهای خلقی را برای تنظیم توصیه‌های مراقبتی برای کمک به سلامت روان کنترل کند.
طبق یک مطالعه اخیر توسط Accenture، مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی در علوم پزشکی می‌تواند تا سال 2026 سالانه 150 میلیارد دلار صرفه‌جویی کند! به ویژه با کاهش هزینه‌های اداری، اتوماسیون آموزش بیمار و بهبود پایبندی به برنامه‌های خودمراقبتی…
چالش های اجرایی هوش مصنوعی در علوم پزشکی
با وجود این مزایا، پیاده‌سازی ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی مستلزم بررسی دقیق امنیت داده‌ها، پذیرش بیمار و پیامدهای اخلاقی است. حفظ حریم خصوصی داده‌ها همچنان یکی از نگرانی های اصلی است. پروتکل های امنیتی قوی برای محافظت از اطلاعات بیمار در طول تعاملات هوش مصنوعی ضروری هستند. علاوه بر این، آموزش بیماران در مورد هدف و دامنه هوش مصنوعی در سفر مراقبت‌های بهداشتی آنها برای افزایش اعتمادسازی بسیار مهم است.
پیروی مدل‌های هوش مصنوعی از دستورالعمل‌ها و معیارهای سازمان بهداشت جهانی (WHO) بسیار مهم و حیاتی است. از آنجایی که هوش مصنوعی هنوز جدید است مطالعات بیشتری در خصوص استفاده صحیح از ابزارهای هوش مصنوعی در پزشکی و تشخیص و مراقبت از بیماری ضروری است.
دکتر آلن لابریک، مدیر دپارتمان سلامت دیجیتال و نوآوری سازمان بهداشت جهانی :
«این حیاتی است که توسعه‌دهندگان و تنظیم‌کننده‌ها درک کنند که عدالت در هوش مصنوعی بسیار مهم است. سیستم‌ها باید با مشارکت همه ذینفعان طراحی شوند و هیچ‌کس نباید عقب بماند. اگر ما عمداً فراگیر باشیم و به نیازهای مختلف مردم بپردازیم و از حقوق آنها محافظت کنیم، فناوری‌های دیجیتال می‌توانند همه را ارتقا دهند.»
نتیجه‌گیری
هوش مصنوعی در علوم پزشکی می‌تواند به حل بسیاری از چالش‌ها کمک کند. در زمینه تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند الگوهای پیچیده در داده‌های پزشکی را شناسایی کنند و به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها با دقت و سرعت بیشتر کمک کنند. هوش مصنوعی در درمان بیماری‌ها، می‌تواند به طراحی پروتکل‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده بر اساس ویژگی‌های ژنتیکی و بالینی بیماران بپردازد. در حوزه‌ی مدیریت بیمارستانها و سیستم‌های مراقبت بهداشتی، این فناوری می‌تواند به بهینه‌سازی منابع و کاهش خطاهای انسانی کمک کند. هوش مصنوعی می‌تواند در کشف داروهای جدید و پیش‌بینی اثربخشی آنها نقش مهمی ایفا کند و روند توسعه‌ی داروها را تسریع بخشد.
به‌طور کلی، هوش مصنوعی در پزشکی با تحلیل داده‌های بیماران و ارائه‌ی راه‌حل‌های مبتنی بر آنها، می‌تواند به ارتقای کیفیت و کارایی خدمات بهداشتی و درمانی کمک کند و بسیاری از چالش‌های موجود را بهبود بخشد.
