هوش مصنوعی در خدمت سلامت

نتفلیکس می‌داند مردم ترجیح می‌دهند کدام فیلم‌ها و سریال‌ها را تماشا کنند، آمازون می‌داند مردم چه اقلامی را دوست دارند در چه زمانی و کجا بخرند و گوگل می‌داند که افراد در جستجوی کدام علائم و شرایط هستند. همه این داده‌ها را می‌توان برای پروفایل شخصی بسیار دقیق استفاده کرد که ممکن است برای درک رفتاری و هدف‌گیری ارزش زیادی داشته باشد، اما همچنین پتانسیلی برای پیش‌بینی روندهای مراقبت‌های بهداشتی نیز وجود دارد. خوش‌بینی زیادی وجود دارد که استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند پیشرفت‌های قابل‌توجهی در تمام زمینه‌های مراقبت‌های بهداشتی از تشخیص تا درمان ایجاد کند. به‌طورکلی اعتقاد بر این است که ابزارهای هوش مصنوعی کار انسان را تسهیل و بهبود می‌بخشد و جایگزین کار پزشکان و سایر کارکنان مراقبت‌های بهداشتی نمی‌شود. هوش مصنوعی آماده پشتیبانی از کارکنان مراقبت‌های بهداشتی با انواع وظایف از گردش کار اداری گرفته تا مستندات بالینی و دسترسی به بیمار و همچنین پشتیبانی تخصصی مانند تجزیه‌وتحلیل تصویر، اتوماسیون دستگاه‌های پزشکی و نظارت بر بیمار است.

 نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتالی بخش بهداشت و درمان

 هوش مصنوعی از رایانه‌ها و فرایندهای ماشینی برای شبیه‌سازی هوش انسانی و انجام وظایف پیچیده خودکار استفاده می‌کند. درحالی‌که آنها به دنبال انعکاس توانایی‌های ذهن انسان هستند، ماشین‌های مجهز به هوش مصنوعی همچنین می‌توانند از راه‌های مختلفی از آن فراتر بروند، به‌ویژه با غربال‌کردن حجم زیادی از داده‌های بزرگ به‌منظور شناسایی الگوها، ناهنجاری‌ها و روندها.

 تعجب‌آور نیست که هوش مصنوعی فرصت‌های زیادی را برای مراقبت‌های بهداشتی ارائه می‌دهد، جایی که می‌توان از آن برای بهبود انواع فرایندهای پزشکی رایج از تشخیص بیماری‌ها تا شناسایی بهترین برنامه‌های درمانی برای بیمارانی که با بیماری‌های حیاتی مانند سرطان مواجه هستند، استفاده کرد. تجهیزات جراحی رباتیک مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند با کاهش نوسانات فیزیکی جراحان و ارائه اطلاعات به‌روز در حین عمل به انجام بهتر جراحی‌ها کمک کنند.

 انواع هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی

 هوش مصنوعی یک اصطلاح جامع است که انواع فرایندهای متمایز اما مرتبط با یکدیگر را پوشش می‌دهد. برخی از رایج‌ترین اشکال هوش مصنوعی مورداستفاده در مراقبت‌های بهداشتی عبارت‌اند از:

 یادگیری ماشینی (ML): الگوریتم‌های آموزشی با استفاده از مجموعه‌داده‌ها، مانند سوابق سلامت، برای ایجاد مدل‌هایی که قادر به انجام وظایفی مانند طبقه‌بندی اطلاعات یا پیش‌بینی نتایج هستند.

یادگیری عمیق: زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی که شامل حجم بیشتری از داده‌ها، زبان‌های آموزشی و لایه‌هایی از الگوریتم‌های ML برای تولید شبکه‌های عصبی با قابلیت انجام کارهای پیچیده‌تر است.

پردازش زبان عصبی (NLP): استفاده از ML برای درک زبان انسان، چه شفاهی یا نوشتاری. در مراقبت‌های بهداشتی، NLP برای تفسیر اسناد، یادداشت‌ها، گزارش‌ها و تحقیقات منتشر شده استفاده می‌شود.

اتوماسیون فرایند رباتیک (RPA): استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌های کامپیوتری برای خودکارسازی گردش کار اداری و بالینی. برخی از سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی از RPA برای بهبود تجربه بیمار و عملکرد روزانه امکانات خود استفاده می‌کنند.

هوش مصنوعی: شریک آینده پزشکان در مبارزه با بیماری‌ها

 همان‌طور که هوش مصنوعی به طور گسترده‌تری مورد پذیرش قرار می‌گیرد، تعداد روش‌های استفاده از این فناوری در صنایع نیز افزایش می‌یابد. محققان انتظار ندارند هنوز هوش مصنوعی جایگزین متخصصان مراقبت‌های بهداشتی شود. در عوض، آنها آن را به‌عنوان حمایت و بهبود کار ارائه‌دهندگان سلامت و متخصصان در آینده نزدیک می‌بینند. در اینجا برخی از رایج‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در این زمینه امروزه آورده شده است:

تجزیه‌وتحلیل مراقبت‌های بهداشتی: الگوریتم‌های ML با استفاده از داده‌های تاریخی برای ایجاد بینش، بهبود تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی نتایج سلامت آموزش داده می‌شوند.

پزشکی دقیق: هوش مصنوعی برای تولید برنامه‌های درمانی شخصی برای بیماران استفاده می‌شود که عواملی مانند سابقه پزشکی، عوامل محیطی، سبک زندگی و ترکیب ژنتیکی را در نظر می‌گیرد.

پیش‌بینی بیماری‌ها و بیماری‌ها: با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی، متخصصان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند احتمال ابتلا به یک بیماری خاص یا ابتلا به بیماری را تعیین کنند.

تفسیر آزمایش‌ها و تشخیص بیماری‌ها: مدل‌های ML را می‌توان با استفاده از اسکن‌های پزشکی رایج، مانند MRI یا اشعه ایکس، برای تفسیر و تشخیص شرایطی مانند ضایعات سرطانی آموزش داد.

 مزایای هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی

 هوش مصنوعی چندین مزیت را برای حوزه مراقبت‌های بهداشتی، متخصصانی که در آن کار می‌کنند و بیمارانی که هر روز با آن در تعامل هستند فراهم می‌کند. درحالی‌که متخصصان مراقبت‌های بهداشتی به دلیل تصمیم‌گیری بهبودیافته و خدمات خودکار کارآمدتر می‌توانند انتظار هزینه‌های عملیاتی کمتری داشته باشند، ارائه‌دهندگان می‌توانند از این فناوری برای طراحی برنامه‌های درمانی سفارشی و تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر شرایط استفاده کنند. بیماران می‌توانند انتظار نتایج بالقوه، بهبود سلامت و هزینه‌های کمتر ناشی از خدمات بهداشتی کارآمدتر را داشته باشند.

 مشاغل هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی

 هم هوش مصنوعی و هم مراقبت‌های بهداشتی زمینه‌های روبه‌رشدی هستند که پیش‌بینی می‌شود در دهه آینده تأثیر زیادی داشته باشند؛ بنابراین جای تعجب نیست که موقعیت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی به طور فزاینده‌ای رایج می‌شوند.

 اگر علاقه‌مند به دنبال‌کردن یکی از این مشاغل هستید، در اینجا برخی از موقعیت‌هایی وجود دارد که باید در نظر بگیرید:  

 ۱. متخصص انفورماتیک سلامت

  ۲. مهندس یادگیری ماشین

  ۳. دانشمند داده

  ۴. مهندس هوش مصنوعی

آینده هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی

 مانند بسیاری از صنایع دیگر، هوش مصنوعی آماده است تا چشم‌انداز مراقبت‌های بهداشتی را در سال‌های آینده تغییر دهد. علاوه بر بهبود عملیات مرکز درمانی، تشخیص بیمار، توسعه طرح درمان و نتایج کلی سلامت، انتظار می‌رود هوش مصنوعی به توسعه و کشف درمان‌های پزشکی جدید کمک کند.


 انتظار می‌رود که استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی در دهه آینده رشد قابل‌توجهی داشته باشد. بر اساس تحقیقات گراند ویو، پیش‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی در سال ۲۰۳۰ به ارزش ۲۰۸.۲ میلیارد دلار برسد که چندین برابر ارزش بازار آن در سال ۲۰۲۲ که ۱۵.۴ میلیارد دلار بود، بیشتر است.
 

https://www.coursera.org/articles/ai-in-health-care

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7325854/
 

---