در اینجا آمده است که چگونه هوش مصنوعی می تواند آینده مراقبت های بهداشتی را تغییر دهد، از بهبود تشخیص بیماری تا شخصی سازی مراقبت از بیمار.

هوش مصنوعی (AI) دیگر مفهومی محدود به داستان های علمی تخیلی نیست. در عوض، بخشی از زندگی روزمره ما شده است و در بخش های مختلف، از مالی گرفته تا حمل و نقل، پیشرفت کرده است. با این حال، یکی از عمیق ترین اثرات هوش مصنوعی در بخش سلامت احساس می شود.

توانایی هوش مصنوعی برای یادگیری از حجم عظیمی از داده ها و پیش بینی، مراقبت های بهداشتی را با بهبود مراقبت از بیمار و تحقیقات پزشکی متحول می کند. از تشخیص بیماری‌ها با دقت فوق‌العاده گرفته تا مدیریت مراقبت از بیمار و پزشکی شخصی‌سازی شده پیشگام، هوش مصنوعی نه تنها ابزاری مفید برای متخصصان پزشکی است، بلکه یک تغییر دهنده بازی در مراقبت‌های بهداشتی است.

همچنین، ادغام مداوم هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی نه تنها یک روند، بلکه یک تغییر قابل توجه به سمت مراقبت های کارآمدتر و بیمار محور است. این امر با تغییر نحوه درک ما از بیماری، توسعه درمان ها و ارائه مراقبت، آینده مراقبت های بهداشتی را تغییر می دهد.

مرز جدید در تشخیص بیماری

هوش مصنوعی پتانسیل فوق العاده ای در تشخیص بیماری، به ویژه در رادیولوژی نشان داده است. مطالعات نشان داده‌اند که سیستم‌های هوش مصنوعی اکنون می‌توانند با رادیولوژیست‌ها در تشخیص بیماری‌های خاص با استفاده از اشعه ایکس قفسه سینه مطابقت داشته باشند و حتی بهتر از آنها عمل کنند.

مدل‌های هوش مصنوعی، پس از آموزش با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ از اشعه ایکس، می‌توانند طیف وسیعی از بیماری‌ها از جمله سرطان ریه و سل را با دقت بالایی شناسایی کنند. دیمیتری میهایلوف، یکی از بنیانگذاران و مدیر ارشد علمی Acoustery، یک پلت فرم تشخیص پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی، طی صحبت در مورد تشخیص بیماری مبتنی بر هوش مصنوعی، گفت:

الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، ام آر آی و سی تی اسکن را برای تشخیص ناهنجاری ها و کمک به تشخیص تجزیه و تحلیل کنند. حوزه اصلی دیگر کشف و توسعه دارو است. هوش مصنوعی می تواند مقادیر زیادی از داده های بیولوژیکی و شیمیایی را برای کشف دارو تجزیه و تحلیل کند. انقلابی را متحول می کند. فرآیند.”

علاوه بر این، هوش مصنوعی در مبارزه مداوم علیه COVID-19 نقش مهمی داشته است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی که پس از سال 2020 فرمول‌بندی شده‌اند، برای پیش‌بینی احتمال ابتلای بیمار به علائم شدید به کار گرفته شده‌اند و به پزشکان کمک می‌کنند مراقبت‌ها را برای کسانی که بیشتر در معرض خطر هستند، در اولویت قرار دهند. مدل‌های هوش مصنوعی همچنین برای تجزیه و تحلیل سی‌تی اسکن و شناسایی نشانه‌های عفونت کووید-۱۹ در ابتدای شروع، استفاده شده‌اند که ابزار تشخیصی ارزشمندی است، به‌ویژه در مناطقی که ظرفیت‌های آزمایش محدود است.

پتانسیل هوش مصنوعی فراتر از رادیولوژی و بیماری های عفونی است. به عنوان مثال، در چشم‌پزشکی، شاخه‌ای از پزشکی که به مطالعه و درمان اختلالات و بیماری‌های چشمی مربوط می‌شود، از فناوری هوش مصنوعی برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی، یکی از علل شایع نابینایی، استفاده شده است. در این راستا، یک مطالعه نشان داد که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند بیماری‌ها را به سادگی با ارزیابی اسکن‌های شبکیه با دقتی قابل مقایسه با متخصصان انسانی تشخیص دهند.

در قلب و عروق، هوش مصنوعی برای پیش بینی حملات قلبی و سکته مغزی استفاده شده است. کارشناسان نشان داده‌اند که پلت‌فرم‌های تشخیصی هوش مصنوعی می‌توانند رویدادهای پزشکی را که زندگی را تغییر می‌دهند تا پنج سال پیش شناسایی کنند و از مدل‌های پیش‌بینی سنتی بهتر عمل کنند.

آیا تولد مراقبت های بهداشتی شخصی سازی شده در راه است؟

در نیم دهه گذشته، هوش مصنوعی نیز شروع به ایجاد تحول در مدیریت بیمار کرده است. در این زمینه، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (ML) که یکی از کاربردهای پیشرو هوش مصنوعی است، می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌های بیمار را برای پیش‌بینی خطرات سلامت فردی تجزیه و تحلیل کند و برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده را توصیه کند.

این رویکرد می‌تواند با بهبود نتایج بیمار و در عین حال کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی منجر به مراقبت مؤثر و کارآمد شود. داده‌هایی وجود دارد که نشان می‌دهد مدل‌های ML می‌توانند نرخ مرگ و میر بیمار، نرخ بستری مجدد و مدت اقامت را با دقت بالا، از جمله نتایج دیگر، پیش‌بینی کنند.

منبع: انیموکا همچنان در حال افزایش در بازی های بلاک چین است و در انتظار مجوز برای صندوق متاورس است

هوش مصنوعی همچنین به کاهش بار اداری پزشکان کمک می کند و آنها را آزاد می کند تا زمان بیشتری را برای مراقبت از بیمار اختصاص دهند. تا این مرحله، فناوری می تواند فرآیند یادداشت برداری بالینی را ساده کند، فرسودگی شغلی پزشک را کاهش دهد و نتایج بیمار را بهبود بخشد.

پزشکی شخصی، متناسب کردن درمان برای هر بیمار، حوزه دیگری است که هوش مصنوعی پتانسیل تاثیرگذاری قابل توجهی را دارد. با تجزیه و تحلیل داده های ژنتیکی و سایر اطلاعات بیمار، هوش مصنوعی می تواند به شناسایی موثرترین درمان ها برای هر بیمار، بهبود نتایج و کاهش عوارض جانبی کمک کند.

میهایلوف ادعا کرد که هوش مصنوعی یک محرک کلیدی برای پزشکی شخصی است: زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های فردی بیمار، از جمله اطلاعات ژنتیکی، سابقه پزشکی و عوامل سبک زندگی را تجزیه و تحلیل کنند، کارایی درمان را افزایش دهند، عوارض جانبی را به حداقل برسانند و نتایج را بهینه‌سازی کنند. .

به عنوان مثال، درمان مناسب آسم تنها در صورتی موثر است که ما درمان و کشش را سفارشی کنیم. این کار قبل از اینکه همه یک دستگاه تلفن همراه داشته باشند نمی‌توانست انجام شود و این نوع درمان فردی اکنون در حال تبدیل شدن به یک واقعیت زنده است، زیرا هوش مصنوعی به اندازه کافی قدرتمند است. برای پردازش تمام داده‌های یک فرد، او گفت.

کنترل هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

همانطور که هوش مصنوعی همچنان در صنعت مراقبت های بهداشتی نفوذ می کند، برای ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی به طور فزاینده ای مهم است که خطرات مرتبط با هوش مصنوعی و سپس نیاز به نظارت را درک کنند.

به گفته توماس اونیل، مدیر اجرایی گروه تحقیقاتی برکلی و مدیر ارشد سابق Cigna، مدل‌های بازپرداخت پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی برای استفاده از حجم زیادی از داده‌ها برای پیش‌بینی پرداخت‌های مورد انتظار طراحی شده‌اند. با این حال، این رویکرد چندین موضوع اخلاقی از جمله رضایت آگاهانه برای استفاده از داده ها، امنیت و شفافیت، عدالت الگوریتمی و تعصب و حریم خصوصی داده ها را مطرح می کند.

اونیل همچنین خاطرنشان کرد که اگرچه هوش مصنوعی می تواند پردازش و بازپرداخت ادعاها را ساده کند، در نتیجه دقت را افزایش می دهد، کیفیت گردش کار را بهبود می بخشد و خطر خطا در ورود اطلاعات بیمار یا درخواست های پیش از مجوز را کاهش می دهد، اما این حوزه ها نیاز به نظارت دقیق دارند. به گفته وی، یک هیئت یا نهاد حاکم مسئول نظارت بر این گونه طرح های راهبردی باید مستقر شود.

میهایلوف معتقد است که حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها یکی از مهم ترین چالش ها در ممیزی سیستم های هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی است. او گفت: «داده‌های سلامت حاوی اطلاعات حساس بیمار است، بنابراین همکاری با وکلا برای اطمینان از انجام درست همه چیز بسیار مهم است.

او افزود که ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی چالش‌های متعددی را به همراه دارد که بسیاری از آن‌ها به تنهایی فراتر از حوزه حکمرانی ناب است.

منبع: Google Cloud جاه‌طلبی‌های لایتنینگ بیت‌کوین را با مشارکت Voltage ارتقا می‌دهد

برای شروع، تهیه داده‌های با کیفیت بالا یک چالش بزرگ برای سازمان‌های پزشکی است، زیرا مدل‌های هوش مصنوعی به مقادیر زیادی اطلاعات برای آموزش و اعتبار نیاز دارند. و از آنجایی که داده های مراقبت های بهداشتی اغلب تکه تکه، بدون ساختار و در قالب های مختلف در سیستم های مختلف ذخیره می شوند، این موضوع باید با دقت بیشتری بررسی شود.

آینده هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

در حالی که پتانسیل هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی بسیار زیاد است، هنوز چالش هایی وجود دارد که باید بر آنها غلبه کرد. با این حال، با ادامه تحقیق و توسعه و مقررات مناسب، هوش مصنوعی همچنان نقش مهمی را در صنعت مراقبت های بهداشتی جهانی ایفا می کند. بنابراین منطقی است که هر چه بیشتر و بیشتر افراد به سمت استفاده از فناوری‌های غیرمتمرکز حرکت می‌کنند، تأثیر هوش مصنوعی – از تشخیص بیماری گرفته تا مدیریت بیمار تا پزشکی شخصی‌سازی‌شده – همچنان در حال رشد است.

همچنین، همانطور که چشم‌انداز فناوری همچنان در حال تکامل است، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که هوش مصنوعی راه‌حل‌های نوآورانه‌تری را برای چالش‌های پیش روی بازار مراقبت‌های بهداشتی ارائه دهد و در نتیجه مراقبت و نتایج را بهبود بخشد.

نویسنده: Shiraz Jagati