با کاربرد‌های هوش مصنوعی در پزشکی بیشتر آشنا شوید

امروزه هوش مصنوعی به جز جدایی‌ناپذیر بخش‌های مختلف یک جامعه از قبیل حمل و نقل، امور مالی و حتی پزشکی و درمان تبدیل شده است.

به گزارش همشهری آنلاین، به‌طوری که تصور آینده‌ای که در آن بیماران پیش از مراجعه به پزشک مشکل خود را با کامپیوتر و هوش مصنوعی در میان بگذارند، چندان هم دور از انتظار نیست.

علاوه بر این به کمک پتانسیل‌های این تکنولوژی پیشرفته پزشکان قادر هستند با سرعت بیشتر درمان‌های موثرتری را برای بیماری‌های گوناگون پیدا کنند. اگر می‌خواهید با کاربرد‌های دقیق هوش مصنوعی در پزشکی، مزایا و چالش‌های احتمالی تا انتهای این مطلب با ما همراه باشید.

هوش مصنوعی چه تاثیری بر پزشکی دارد؟

در سال‌های اخیر به لطف پیشرفت‌های صورت گرفته در علم کامپیوتر و انفورماتیک هوش مصنوعی به سرعت به بخش جدانشدنی در مراقبت‌های بهداشتی مدرن تبدیل شده است؛ به طوری که الگوریتم‌های هوش مصنوعی و سایر برنامه‌های کاربردی در این زمینه به صورت گسترده برای راحت‌تر کردن کار متخصصان بالینی و تحقیقاتی که در زمینه‌ی ساخت دارو‌ها انجام می‌شود مورد استفاده قرار می‌گیرند.

چالش‌هایی که همه‌گیری کرونا برای سیستم‌های بهداشتی در سراسر دنیا به همراه داشت، بسیاری از سازمان‌ها را وادار کرد تا از پروژه‌های مختلف مرتبط با هوش مصنوعی در زمینه‌ی پزشکی حمایت کنند.

با وجود اینکه نتایج این تحقیق و بررسی‌ها همچنان در حال جمع‌آوری است؛ اما بدون شک هوش مصنوعی در آینده‌ای نه چندان دور، به قسمت اصلی سیستم‌های سلامت دیجیتال و خدمات درمانی مدرن تبدیل می‌شود.

کاربرد‌های هوش مصنوعی در پزشکی

برای اینکه بتوانید به دید روشن‌تری درمورد تاثیرات هوش مصنوعی در پزشکی دست پیدا کنید، تعدادی از کاربرد‌های این تکنولوژی را در ادامه با یکدیگر بررسی می‌کنیم:

تشخیص بیماری‌ها

سوابق پزشکی ناقص و حجم بالای پرونده‌ها می‌تواند منجر به بروز خطا‌های مرگبار انسانی در زمینه‌ی تشخیص بیماری‌ها شود؛ حال که هوش مصنوعی از متغیر‌های ذکر شده مصون است و مدل‌های یادگیری ماشین آن هم با سرعت بسیار بیشتری در مقایسه با متخصصان پزشکی می‌توانند بیماری‌ها را تشخیص دهند و در عین حال علائم حیاتی بیماران را بررسی کنند.

با وجود اینکه در حال حاضر دستگاه‌های گوناگون نظیر مانیتور‌های قلب علائم حیاتی را ردیابی می‌کنند؛ اما هوش مصنوعی با جمع‌آوری داده‌های حاصل و بررسی دقیق آن‌ها احتمال بروز شرایط پیچیده‌تر نظیر عفونت خون را پیش‌بینی خواهد کرد.

عمل‌های جراحی رباتیک

پزشکان به کمک هوش مصنوعی و ربات‌ها در کنار یکدیگر می‌توانند هر کاری که تصور کنید از روش‌هایی با تهاجم پایین تا جراحی قلب باز را به شکلی کارآمد دنبال کنند. جراح با نشستن پشت کامپیوتر بازو‌های مکانیکی ربات را در حالی که به نمایی سه‌بعدی و بزرگ از محل جراحی در دسترس دارد، کنترل می‌کند.

علاوه بر این امکان هدایت کلیه‌ی کادر پزشکی که در ارتباط نزدیک با ربات هستند در تمامی طول جراحی نیز وجود خواهد داشت. این سبک از جراحی‌ها درد کمتری را برای بیمار به همراه دارند و منجر به تسریع بهبودی او نیز می‌شوند.

ارائه درمان‌های شخصی‌سازی‌شده

با توجه به اینکه الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند اولویت‌ها را به خاطر بسپارند، این پتانسیل را دارند که بعد از دریافت شرح حال بیمار در لحظه درمان‌های سفارشی را به آن‌ها پیشنهاد کنند؛ بنابراین یک مجموعه و متخصصان آن به جای تکرار کردن اطلاعات می‌توانند به بیماران خود اجازه دسترسی به هوش مصنوعی دهند تا براساس تاریخچه‌ی پزشکی و نیاز‌ها و ترجیحات شخصی خود درمان‌های شخصی‌سازی‌شده دریافت کنند.

تصویربرداری پزشکی و تحلیل آن

از دیگر کاربرد‌های هوش مصنوعی در پزشکی می‌توانیم به نقش آن در تصویربرداری از بخش‌های مختلف بدن اشاره کنیم. آمار‌ها حاکی از آن هستند که شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی به اندازه‌ی رادیولوژیست‌های انسانی در تشخیص علائم سرطان پستان و دیگر بیماری‌های خطرناک موثر هستند؛ علاوه بر این می‌توانند حجم بالایی از تصاویر موجود در آرشیو کلینیک‌ها را به طرز کاملاً موثری کنترل و مدیریت کنند.

کمک به بخش فوریت‌های پزشکی

در بخش فوریت‌های پزشکی زمان رسیدن آمبولانس به موقعیت بیمار در زنده ماندن آن‌ها بعد از ایست قلبی نقش حیاتی دارد. ربات‌های هوش مصنوعی در این قسمت با تجزیه و تحلیل صدای افراد، صدا‌های پس زمینه و سابقه‌ی پزشکی بیمار بروز حملات یا ایست قلبی احتمالی را به تکنسین‌ها هشدار می‌دهند تا بعد از حضور در محل به سرعت کار خود را آغاز کنند. این هشدار‌ها شانس زنده ماندن بیماران را تا حد زیادی افزایش می‌دهد.

پیشرفت در داروسازی

در حال حاضر صنعت داروسازی به دلیل افزایش سرسام‌آور هزینه‌های مرتبط با توسعه و تحقیقات در وضعیت چندان مناسبی قرار ندارد و یکی از طولانی‌ترین و هزینه‌بردارترین قسمت‌های توسعه‌ی دارو پیدا کردن دارو‌های جدید و کشف آن‌ها است که آزمایش‌های بالینی مرتبط با هر یک از آن‌ها به صورت متوسط ۱.۳ میلیارد دلار هزینه دارد.

در حالی که به کمک هوش مصنوعی می‌توان این هزینه‌ها را به میزان چشم‌گیری به صورت زیر کاهش داد:

ساخت طرح‌های دارویی بهتر

پیدا کردن ترکیب‌های دارویی موثرتر

مدیریت صحیح و کارآمد آزمایش‌های بالینی

در طی آزمایش‌های بالینی بخش بزرگی از زمان کارشناسان به اختصاص کد‌های پزشکی به نتایج بیماران و به‌روزرسانی مجموعه‌ی داده‌ها اختصاص می‌یابد؛ اما هوش مصنوعی با ارائه‌ی جستجوی سریع‌تر و هوشمندانه‌تر می‌تواند سرعت این فرآیند را به میزان زیادی افزایش دهد.

استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی چه مزایایی دارد؟

همان‌طور که ملاحظه کردید هوش مصنوعی در پزشکی به عنوان یک عامل انقلابی و دگرگون‌کننده ظاهر می‌شود و به واسطه‌ی پتانسیل‌های بالای خود می‌تواند به پزشکان و متخصصان در زمینه‌ی تشخیص موثرتر بیماری‌ها، پیدا کردن رویکرد‌های درمانی نوین و روش‌های مراقبتی ایده‌آل کمک کند و این مسئله مزایای متعددی را به شرح زیر به همراه دارد:

مراقبت خودکار از بیمار

استفاده‌ی پزشکان از هوش مصنوعی اطلاعات ارزشمندی را در زمینه‌ی روش‌های مراقبت در اختیار آن‌ها و پرستاران قرار می‌دهد.

در واقع یک الگوریتم یادگیری ماشین آموزش‌دیده با ارائه‌ی نتایج کلینیکی ارزشمند درمورد درمان و روش‌های مراقبت می‌تواند زمان مورد نیاز برای تحقیق و بررسی را کاهش دهد و به این ترتیب به خودکارسازی روند نگهداری از بیماران کمک کند.

کاهش خطای انسانی

از دیگر مزایای هوش مصنوعی در پزشکی می‌توانیم به کاهش خطا‌های انسانی و بهبود ایمنی بیماران اشاره کنیم. نتایج آمار‌ها و بررسی‌های انجام‌شده حاکی از آن هستند که ابزار‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در علم پزشکی و درمان می‌توانند نقش حیاتی در کاهش خطا و مدیریت صحیح استفاده از دارو‌ها ایفا کنند.

کاهش هزینه‌های درمان

هوش مصنوعی به روش‌های مختلفی هزینه‌های درمان بیماری‌ها را کاهش می‌دهد که تعدادی از آن‌ها کاهش خطا‌های دارویی، کمک‌های سلامتی مجازی سفارشی، پیشگیری از کلاهبرداری و حمایت موثرتر از جریان کار اداری و بالینی را در بر می‌گیرد.

افزایش تعامل پزشک و بیمار

بسیاری از مشکلات و پرسش‌های بیماران معمولاً در خارج از ساعات کاری پزشکان و متخصصان بروز می‌کند؛ در چنین شرایطی با استفاده از هوش مصنوعی و ربات‌های چت می‌توان یک سیستم پشتیبانی شبانه‌روزی راه انداخت که در زمان در دسترس نبودن پزشکان به سوالات حیاتی و مهم بیماران پاسخ دهد. علاوه بر این به کمک تنظیمات خاص می‌توان درمورد علائم نگران‌کننده که نیاز به توجه بیشتری دارند هم هشدار‌های لازم را به بیماران منتقل کرد.

مدیریت کارآمدتر داده‌ها

اطلاعات باارزش پزشکی گاهی اوقات میان انبوهی از داده‌های دیگر گم می‌شوند و این عدم توانایی در مرتبط کردن آن‌ها با یکدیگر روند تشخیص بیماری و توسعه‌ی دارو‌های جدید را با کندی مواجه خواهد کرد.

هوش مصنوعی حجم بزرگی از داده‌ها را به درستی مدیریت و تحلیل می‌کند و اطلاعاتی را که مرتبط کردن و آنالیز آن‌ها چندین سال طول می‌کشد در عرض چند دقیقه به یکدیگر ارتباط می‌دهد.

با این کار زمان و هزینه‌های اختصاص داده شده به فرآیند‌های اداری در بخش مراقبت‌های بهداشتی کاهش می‌یابد و به این ترتیب روند کار روزانه به شکل بهتر و کارآمدتری مدیریت می‌شود.

چالش‌های هوش مصنوعی در پزشکی

با وجود تمامی مزایا و کاربرد‌های گسترده هوش مصنوعی در پزشکی استفاده از این تکنولوژی چالش‌های خاص خود را دارد که باید به دقت به آن‌ها توجه کرد. برای مثال استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند جریان کار و رویه‌های معمول را مختل کند؛ چراکه متخصصان فعال در زمینه‌ی مراقبت‌های بهداشتی را به یادگیری روش‌های جدید ملزم می‌کند. در مجموع سایر چالش‌های پیش رو به شرح زیر هستند:

نابودی تعدادی از عناوین شغلی: پیشرفته‌تر شدن و پیچیده‌شدن هوش مصنوعی باعث خودکارسازی وظایف مشخص و در نتیجه نابودی تعدادی از عناوین شغلی موجود خواهد شد.

تغییر در مهارت‌ها: در صورت استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی متخصصان باید مهارت‌های جدیدی مثل تجزیه و تحلیل داده و مدیریت سیستم‌های مرتبط با هوش مصنوعی را بیاموزند تا همچنان بتوانند موقعیت شغلی خود را در رقابت با سایرین حفظ کنند.

نگرانی‌های اخلاقی: به کار بردن هوش مصنوعی در بخش پزشکی و درمان سوالات اخلاقی متعددی را درمورد حریم خصوصی داده‌ها، مسئولیت‌پذیری و احتمال ارائه‌ی نتایج نادرست بر مبنای الگوریتم مطرح می‌کند که به‌نوبه‌ی خود توانایی نیروی کار را برای مراقبت عادلانه تحت تاثیر قرار می‌دهد.

سخن آخر

همیشه تردید‌هایی در زمینه‌ی استفاده از هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف وجود داشته است و علم پزشکی هم از این قضیه مستثنی نیست؛ حال اینکه باید از آن به گونه‌ای مسئولانه و عادلانه استفاده شود تا کادر درمان و بیماران در کنار یکدیگر از مزایای این تکنولوژی در پیشبرد سریع‌تر تشخیص و درمان بیماری‌های گوناگون لذت ببرند.