کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت

در حال حاضر هوش مصنوعی (Artificial intelligence) تأثیرات بیشماری در صنایع مختلف داشته و توانسته تغییرات بسیاری از جمله سیستم های خودکار گرفته تا بهبود تصمیمات و روش های آن ایجاد کند. با این حال، شاید تأثیرگذارترین و شخصی‌ترین راه‌هایی که هوش مصنوعی دنیای ما را تغییر می‌دهد، در حوزه سلامت و مراقبت های درمانی باشد، جایی که از آن برای تشخیص، ایجاد برنامه‌های درمانی شخصی‌شده و حتی پیش‌بینی میزان بقای عمر بیمار استفاده می‌شود. در این مقاله از مجله کوشان تک در رابطه با کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت های درمانی می پردازیم، اما قبل از شروع بیایید در مورد هوش مصنوعی بیشتر بدانیم.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) هوشی است که توسط ماشین‌ها نشان داده می‌شود و می‌تواند برای انجام چندین کار با استفاده از تحلیل احساسات و پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) مفید باشد. این فناوری به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا به تنهایی از داده‌های گذشته و اطلاعات داده‌شده یاد بگیرند، آن را معنا کنند و از این اطلاعات برای انجام کارهای مختلف تجاری استفاده کنند. در واقع هوش مصنوعی مجموعه‌ای از یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق است که در هنگام تجهیز ماشین‌ها، مجموعه‌ای از مسئولیت‌های خاص خود را دارند.

نقش هوش مصنوعی در مراقبت های درمانی

هوش مصنوعی از رایانه ها و فرآیندهای ماشینی برای شبیه سازی هوش انسانی و انجام وظایف پیچیده خودکار استفاده می کند. در حالی که آن‌ها به دنبال بازتاب توانایی‌های ذهن انسان هستند، ماشین‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند به روش‌های مختلفی از آن فراتر بروند، به ویژه با غربال کردن حجم زیادی از داده‌های بزرگ به‌منظور شناسایی الگوها، ناهنجاری‌ها و روندها. بنابراین تعجب آور نیست که هوش مصنوعی فرصت های زیادی را برای مراقبت های درمانی ارائه دهد، چرا که نسبت به روش‌های سنتی تحلیل و تصمیم‌گیری بالینی مزایای زیادی دارد. از AI برای بهبود انواع فرآیندهای پزشکی رایج از تشخیص بیماری ها تا شناسایی بهترین برنامه های درمانی برای بیمارانی که با بیماری های حیاتی مانند سرطان مواجه هستند، می توان استفاده کرد. همچنین تجهیزات جراحی رباتیک مجهز به هوش مصنوعی می توانند با کاهش نوسانات فیزیکی جراحان و ارائه اطلاعات به روز در حین عمل به انجام بهتر جراحی ها کمک کنند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی سیستم‌ها را دقیق‌تر می‌کنند، زیرا فرصتی برای درک داده‌های آموزشی ایجاد می‌کنند، که به انسان کمک می‌کند بینش بی‌سابقه‌ای در مورد تنوع درمان، فرآیندهای مراقبت، تشخیص‌ها و نتایج بیمار به دست آورد.

انواع AI در حوزه سلامت

 

هوش مصنوعی یک اصطلاح کلی است که انواع فرآیندهای متمایز اما مرتبط با یکدیگر را پوشش می دهد. برخی از رایج ترین اشکال هوش مصنوعی مورد استفاده در مراقبت های درمانی عبارتند از:

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

یادگیری عمیق: زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی که شامل حجم بیشتری از داده ها، زمان های آموزشی و لایه هایی از الگوریتم های ML برای تولید شبکه های عصبی با قابلیت انجام کارهای پیچیده تر است.

پردازش زبان طبیعی (NLP) : در مراقبت های درمانی، NLP  برای تفسیر اسناد، یادداشت ها، گزارش ها و تحقیقات منتشر شده استفاده می شود.

اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA): این نوع استفاده از هوش مصنوعی در برنامه های کامپیوتری برای خودکارسازی گردش کار اداری و بالینی است. برخی از سازمان های مراقبت های درمانی از RPA برای بهبود تجربه بیمار و عملکرد روزانه امکانات خود استفاده می کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی برای حوزه سلامت

با وجود پذیرش هوش مصنوعی و افزایش کاربرد آن، اما محققان انتظار ندارند هوش مصنوعی جایگزین متخصصان مراقبت های درمانی شود. در عوض، آنها آن را به عنوان حمایت و بهبود کار ارائه دهندگان سلامت و متخصصان در آینده نزدیک می بینند. در اینجا برخی از رایج ترین کاربردهای هوش مصنوعی در این زمینه آورده شده است:

تجزیه و تحلیل مراقبت های درمانی: الگوریتم های ML با استفاده از داده های تاریخی برای ایجاد بینش، بهبود تصمیم گیری و بهینه سازی نتایج سلامت آموزش داده می شوند.

روش های درمانی دقیق: هوش مصنوعی برای تولید برنامه های درمانی شخصی سازی شده برای بیماران استفاده می شود که عواملی مانند سابقه پزشکی، عوامل محیطی، سبک زندگی و ترکیب ژنتیکی آنها را در نظر می گیرد.

پیش بینی بیماری‌ها: با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی، متخصصان مراقبت‌های درمانی می‌توانند احتمال ابتلا به یک بیماری خاص 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 حوزه سلامت

 

1. تشخیص دقیق سرطان

PathAI یکی از بهترین ابزارهای یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی در مراقبت های درمانی است که به پاتولوژیست ها امکان تشخیص دقیق را ارائه می دهد. PathAI خطاها را در طول فرآیند تشخیص سرطان کاهش داده و همچنین طیف وسیعی از تکنیک های جدید را برای درمان پزشکی فردی ارائه می دهد. با افزایش دقت در تشخیص بیماران سرطانی، می‌توان بیشتر آنها را در مرحله‌ای که خطرناک نیست، تحت مراقبت یا درمان قرار داد.

2. تشخیص زودهنگام بیماری های کشنده خون

با کمک میکروسکوپ‌های تقویت‌شده هوش مصنوعی، پزشکان اکنون می‌توانند مواد و باکتری‌های مضر در نمونه‌های خون مانند استافیلوکوک، E. coli و غیره را با سرعت بسیار بیشتری در مقایسه با روش دستی اسکن کنند. دانشمندان بیش از 25000 تصویر نمونه خون استفاده کردند تا دستگاه ها بتوانند نحوه یافتن باکتری های مضر را بیاموزند. از سوی دیگر هوش مصنوعی به ماشین‌ها اجازه داد تا شناسایی این باکتری‌ها در خون و پیش‌بینی حضور آن‌ها در نمونه‌های جدید را با دقت 95 درصد بیاموزند و میزان مرگ و میر را تا حد زیادی کاهش دهند.

3. چت ربات های خدمات بیماران

چت ر‌بات‌ها با استفاده از فناوری‌هایی مانند NLP توسعه می‌یابند که به بیماران اجازه می‌دهد سوالات خود را در مورد نوبت دهی، پرداخت صورت‌حساب و موارد دیگر مطرح کنند. چت ربات ها همچنین با بیماران در رابطه با بیماری ها و علائم آنها ارتباط برقرار می کنند که به نوبه خود به کاهش بار روی متخصصان پزشکی کمک می کند.

4. دستیاران سلامت مجازی

دستیاران سلامت مجازی یکی از کاربردی‌ترین برنامه‌های هوش مصنوعی در مراقبت‌های درمانی هستند که مسئولیت تعدادی از موارد از جمله پاسخگویی به سوالات معمول بیماران از طریق تماس و ایمیل، مدیریت اطلاعات پزشکی بیماران و پوشش داده‌های حساس، تعیین وقت نوبت با پزشکان، ارسال پیگیری‌ها و یادآوری نوبت‌های بالینی به بیماران و غیره را بر عهده دارند. این فرآیند توسط ادغام سیستم‌ها با محاسبات شناختی، واقعیت افزوده و حرکات بدن و گفتار ایجاد می‌شود، که تعداد مراجعات به بیمارستان ها را کاهش داده و به نفع بیماران و متخصصان مراقبت های درمانی است.

5. درمان بیماری های نادر

BERG یک پلتفرم بیوتکنولوژی در مرحله بالینی مبتنی بر هوش مصنوعی است که بر روی نقشه‌برداری از بیماری‌ها کار می‌کند تا سرعت ایجاد داروها و واکسن‌های پیشرفته افزایش یابد و همچنین رویکرد مراقبت‌های درمانی تغییر کند. از تحقیق و توسعه (R&D) همراه با زیست شناسی پرسشی استفاده می کند که به متخصصان پزشکی اجازه می دهد داروهای قوی تری برای بیمارانی که با بیماری های نادر مبارزه می کنند ایجاد کنند.

6. اتوماسیون وظایف

یکی دیگر از نقش های مهم هوش مصنوعی و ابزارهای آن در مراقبت های درمانی این است که وظایف اضافی و وقت گیر را خودکار می کند. این امر باعث می شود که مدیران وقت خالی داشته باشند تا بر روی سایر وظایف مهم و ضروری خود کار کنند. Olive یک پلت فرم مبتنی بر هوش مصنوعی است که چندین فرآیند مانند بررسی واجد شرایط بودن ادعاهای پزشکی قضاوت نشده، انتقال داده های پزشکی لازم به متخصصان پزشکی مربوطه و غیره را خودکار می کند. Olive به راحتی با ابزارها و نرم افزارهای موجود در یک بیمارستان ادغام می شود و نیاز به خرابی ها و ادغام های گران قیمت را از بین می برد.

7. مدیریت سوابق پزشکی

علم داده در حوزه سلامت باعث شده که چندین سازمان مراقبت های درمانی برای جلوگیری از نابودی داده ها به هوش مصنوعی روی آورند. هوش مصنوعی به آن‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و داده‌های مورد نیاز را که پردازش آن‌ها سال‌ها طول می‌کشند، متصل کنند.

8. کاهش خطا

حتی مصرف یک دوز اضافی از یک دارو می تواند عواقب بدی برای بیمار داشته باشد، به همین دلیل مهم است که بیمار مقدار مناسبی از دارو را طبق تجویز مصرف کند. با کمک هوش مصنوعی، صنعت قادر خواهد بود حاشیه خطاهای احتمالی در دارو را کاهش دهد.

9. جراحی به کمک ربات

جراحی به کمک ربات اخیراً محبوبیت زیادی پیدا کرده است. به طوریکه چندین بیمارستان در حال اجرای رباتیک هستند که به آنها در تکمیل وظایفی که نیاز به دقت، کنترل و انعطاف پذیری دارند، کمک کند و در کارهایی از جمله جراحی قلب باز و فراتر از توانایی های انسانی استفاده می شود.

ربات‌هایی که با دستگاه های مکانیکی، دوربین‌ها و ابزارهای جراحی مورد نیاز ادغام شده‌اند، دانش، مهارت و تجربه پزشکان را افزایش می‌دهند و شکل جدیدی از جراحی را ایجاد می‌کنند. این به جراحان اجازه می دهد تا در پای کامپیوتر بنشینند و دستگاه های مکانیکی ربات را کنترل کنند، در حالی که ربات یک نمای بزرگنمایی شده و سه بعدی از محل جراحی ارائه می دهد که دیدن آن با چشمان خود غیرممکن است. جراحی هایی که با کمک ربات های هوش مصنوعی انجام می شوند عوارض و درد نسبتاً کمتری برای بیماران داشته و بهبودی سریع تری دارند.

10. تشخیص خودکار تصاویر

هوش مصنوعی در سال های گذشته پیشرفت چشمگیری در تصویربرداری پزشکی داشته است. این سیستم‌های هوش مصنوعی با استفاده از فناوری‌ها و برنامه‌های یادگیری عمیق، خود را به الگوریتم‌هایی مجهز می‌کنند که خواندن سریع‌تری از تصاویر پیچیده، از جمله تصاویر سی‌تی اسکن و MRI را ارائه ‌دهند. سیستم تشخیص خودکار تصاویر با بهبود عملکرد پزشکان، تشخیص بهتر بیماری ها را ارائه می دهد. علاوه بر این در هنگام مبارزه با کمبود رادیولوژیست و سایر متخصصان پزشکی در بیمارستان ها، ابزاری حیاتی است.

11. مشارکت در کارآزمایی بالینی

در کارآزمایی‌های بالینی، حجم زیادی از داده‌ها باید جمع‌آوری و سازماندهی شوند تا تئوری مناسب برای یک بیماری خاص و درمان آن به دست آید. با کمک برنامه‌های هوش مصنوعی، بیمارستان‌ها می‌توانند رویکردی مبتنی بر نتیجه را برای آزمایش‌های بالینی مربوطه تسهیل کنند. برای این آزمایش‌ها، هوش مصنوعی به شبکه‌های عصبی اجازه می‌دهد تا فعالیت زیستی و ویژگی‌های هر بیمار را پیش‌بینی کنند.

12. توسعه داروهای جدید

ارائه داروهای جدید برای آزمایشات بالینی، زمان و هزینه زیادی را می طلبد. فناوری هوش مصنوعی به متخصصان مراقبت های درمانی اجازه می دهد تا داروهای از قبل موجود را اسکن کرده و از آنها برای طراحی مجدد دارو به گونه ای استفاده کنند که به آنها امکان دهد با بیماری های خاص مبارزه کنند. این امر تولید داروهای جدید را ارزان تر می کند.

13. بهبود دسترسی به مراقبت های درمانی

هوش مصنوعی منجر به توسعه چندین نرم‌افزار پزشکی شده است که خدمات مراقبت‌های درمانی تعاملی و سفارشی‌شده را مانند قرار ملاقات‌های هر زمان با پزشکان ارائه می‌دهد. بیماران دسترسی بهتر و بهبود یافته ای به بیمارستان ها دارند و چت ربات های هوش مصنوعی بیشتر به آنها کمک می کند. اگر مسائل جزئی باشد، خود به خود داروی مربوطه را به بیماران توصیه می کنند و در صورت نیاز به مراجعه به پزشک، همین امر به بیماران پیشنهاد داده می شود.

معایب هوش مصنوعی

باید در همه چیز تعادل وجود داشته باشد، از جمله در استفاده از هوش مصنوعی!

در حالی که مزایای متعددی از این فناوری در حوزه مراقبت های درمانی وجود دارد، اما دارای معایبی مانند موارد زیر می باشد:

• پیچیدگی در یادگیری هوش مصنوعی
• تغییراتی که سازگاری با آن دشوار است.
• نیاز به کمک انسانی دارد.
• نیاز به پیاده سازی پلت فرم صحیح هوش مصنوعی است.

مشاغل مربوط AI در مراکز درمانی

 

هم هوش مصنوعی و هم حوزه سلامت زمینه های رو به رشدی هستند که پیش بینی می شود در دهه آینده تأثیر زیادی داشته باشند. بنابراین جای تعجب نیست که موقعیت های مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه مراقبت های درمانی به طور فزاینده ای رایج شوند. اگر علاقه مند به دنبال فعالیت در هوش مصنوعی حوزه سلامت هستید، در اینجا برخی از موقعیت هایی وجود دارد که باید در نظر بگیرید:

• متخصص انفورماتیک سلامت
• مهندس یادگیری ماشین
• دانشمند داده
• مهندس هوش مصنوعی

آینده هوش مصنوعی در حوزه سلامت

مانند بسیاری از صنایع دیگر، هوش مصنوعی آماده است تا چشم انداز حوزه سلامت را در سال های آینده تغییر دهد و در دهه آینده رشد قابل توجهی داشته باشد. انتظار می رود علاوه بر بهبود عملیات مراکز درمانی، کاهش هزینه، تشخیص دقیق بیماری، توسعه طرح درمان و نتایج کلی سلامت، هوش مصنوعی به توسعه و کشف درمان‌های پزشکی جدید نیز کمک کند.

در حالی که برخی از تحقیقات نشان می‌دهند که هوش مصنوعی به دلیل خودکارسازی وظایف می‌تواند منجر به کاهش تعداد مشاغل قابل توجهی شود، اما برخی دیگر معتقدند که بعید است که چنین شود. در واقع، هوش مصنوعی منجر به ایجاد طیف وسیعی از فرصت های شغلی جدیدی می شود که حتی چند سال پیش وجود نداشت. به عنوان مثال، یک مقاله تحقیقاتی در سال 2019 بیان می‌کند که از دست دادن شغل واقعی احتمالاً تنها پنج درصد یا کمتر در طی ده تا بیست سال آینده خواهد بود، که نشان می‌دهد اکثر جویندگان کار نگرانی چندانی برای آینده قابل پیش‌بینی ندارند.

منابع: وب سایت intellipaat.com

وب سایت coursera.org