• 3 اردیبهشت 1403
هوش مصنوعی و خدمات درمانی: آینده ای روشن برای بیماران و پزشکان
زمان مطالعه: 4 دقیقه

استفاده های تجاری از ابزارهای هوش مصنوعی (AI) روز به روز در حال بهبود و افزایش است. Chat GPT نمونه ای از یک ابزار هوش مصنوعی است که اخیرا استفاده های نگارشی دانش آموزان، کارمندان و یا هر شخص دیگری را دگرگون کرده است.از طرفی تولید کنندگان محتوا نیز از قابلیت های این ابزار به صورت یک پلاگین یا در صفحات گوگل شیت بهره های متعددی می برند. 

صرف نظر از بحث در مورد دیدگاه مخالفان و موافقان این نوع ابزار، استفاده های شخصی تنها فایده ابزارهای هوش مصنوعی نیستند. در سراسر دنیا ارائه دهندگان خدمات درمانی نیز درحال توسعه روش های یکپارچه سازی هوش مصنوعی با خدمات خود هستند. این اقدامات وعده ارائه خدمات درمانی موثر، پیشگیرانه و با کیفیت بالا را به بیماران می دهد. از پیش بینی حملات قبلی گرفته تا مرتب سازی داده ها، هوش مصنوعی توانایی ایجاد تغییراتی اساسی در چهره خدمات درمانی را دارد.

نمونه ای از این تغییرات، استفاده از  AI در بیمارستان کودکان بوستون در ایالات متحده است. یک تیم  تحقیقاتی در این مجموعه، موفق به طراحی مدلی شده اند که وقت  ملاقات مراجعه نشده توسط بیماران را بررسی می کند. شاید در نگاه اول چنین استفاده ای از AI  بی اهمیت به نظر برسد، اما از لحاظ تئوری زمانی که کارکنان یک بیمارستان متوجه این افزایش شوند، می توانند برای کاهش و جلوگیری از وقوع آن اقدام کنند.

پیش بینی حملات قبلی و بهبود سلامتی قلب

20191006 AI Medical Service 1024x576 - هوش مصنوعی و خدمات درمانی: آینده ای روشن برای بیماران و پزشکان

در حال حاضر، پیش بینی مشکلات سلامتی می تواند یکی از استفاده های مهم از ابزار هوش مصنوعی برای بهبود خدمات درمانی  باشد. به طور مثال مرکز Cedars Sinai یکی از بزرگترین آکادمی های  خدمات درمانی غیر انتفاعی در ایالات متحده، به تازگی اقدام به استفاده از AI برای ارائه خدمات درمانی پیشگیری کننده کرده است. هوش مصنوعی خدمات درمانی (AIM) فعالیت خود را از اول ماه مارس  2022 در این مرکز شروع کرد و به صورت نتایج مثبتی را از خود نشان داد.

 با استفاده از یادگیری عمیق، تیم توسعه دهنده این هوش مصنوعی موفق به شناسایی احتمال حملات قلبی در افراد مبتلا به بیماری سرخرگ کرونری شده اند. کاردیومیوپاتی هیپرتروفیک و آمیلوئیدوز دو مورد از مشکلات قلبی هستند که ممکن است به سادگی توسط پزشکان تشخیص داده نشوند. از طرفی تشخیص این دو مشکل از یکدیگر نیز میتواند چالش برانگیز باشد، ، اما  AIM در تشخیص این موارد تا حد چشمگیری موفق عمل کرده است. 

دکتر Sumeet Chugh از مرکز Cedars Sinai طی مصاحبه ای با وب سایت Becker's Hospital Review به وظایف گسترده هوش مصنوعی در آینده خدمات درمانی اشاره کرده است. او آینده ای را برای خدمات درمانی با استفاده از AIM  پیش بینی می کند. آینده ای که که در آن نیاز به پزشکان نه تنها کاهش پیدا نمی کند بلکه روندی صعودی به خود خواهد گرفت. با استفاده از ابزار تحلیل هوش مصنوعی، متخصصان پزشکی امکان تشخیص راحت تر و سریع تر نیاز های پیچیده و معمولا منحصر به فرد اشخاص را خواهند داشت.

هوش مصنوعی و انکولوژی

data and sample analysis will speed up diagnoses 1681484776 - هوش مصنوعی و خدمات درمانی: آینده ای روشن برای بیماران و پزشکان

در کلینیک Mayo در مینه سوتای آمریکا نیز استفاده از هوش مصنوعی در خدمات درمانی مربوط به بیماران سرطانی در حال افزایش است. این کلینیک طی همکاری با یک شرکت کره ای به نام VUNO اقدام به پیاده سازی ابزار تشخیص پزشکی کرده است. ابزاری که با استفاده از هوش مصنوعی در پیش بینی و تصمیم گیری در مورد طول درمان بیماران سرطانی پزشکان را یاری می کند. این ابزار مراقبت از بیماران سرطانی را موثرتر می کند و از طرفی تسهیلات را برای دستیابی به سطح بالاتری از درمان موفقیت آمیز فراهم می کند.

ابزار هوش مصنوعی VUNO، دقت بیشتری در فرایند های تشخیص و روال های درمانی این نوع بیماران از خود نشان داده است. البته فناوری و محصولات تحقیقاتی همچنان نقش اصلی را در بهبود خدمات درمانی سرطان ارائه می کنند. استفاده از هوش مصنوعی نیز می تواند گام بعدی بزرگ در تکامل این نوع خدمات باشد.

افزایش سرعت و دقت تحلیل داده ها و نمونه ها

heart attack predictions and heart health improvement 1681484776 - هوش مصنوعی و خدمات درمانی: آینده ای روشن برای بیماران و پزشکان

در یک کلینیک دیگر در کلیولند آمریکا، از هوش مصنوعی PathAI برای بررسی و تحلیل 1.5 میلیون داده از نمونه های آزمایشی بیماران مورد استفاده قرار گرفته است. تجزیه و تحلیل این داده ها با استفاده از هوش مصنوعی با هدف تشخیص الگوهای خاص صورت گرفته است. الگوهایی که کشف  آن ها توسط انسان غیر ممکن است. البته این داده ها ابتدا باید توسط ابزار و تیمی متخصص به صورت دیجیتال اسکن شوند. پس از اسکن، PathAI با استفاده از ابزارهای شبکه کانولوشن (مبحثی در زمینه یادگیری عمیق)، اقدام به تجزیه و تحلیل داده ها خواهد کرد.

تشخیص الگو در طیف وسیعی از صنایع استفاده های متعدد دارد اما این استفاده ها در خدمات درمانی می تواند بسیار ارزشمند تر باشد. شناسایی علائم و تغییرات جزئی در نمونه های گرفته شده از بیماران با سرعت و وضوح بیشتری صورت میگیرد. تغییراتی که ممکن است بسیار کوچک باشند، اما عدم تشخیص آن در بلند مدت جان بیمار را به خطر می اندازد. 

در کل می توان گفت، افزایش استفاده از هوش مصنوعی  گام بزرگی در بهبود کیفیت خدمات درمانی است. با کمک این ابزار،خدمات درمان و تشخیص پزشکان به شدت بهبود خواهد یافت. همچنین در مواردی که خطای انسانی ممکن است تشخیص یک بیماری را دشوار کند، این ابزار میتواند جان بیماران را نجات دهد.

پاسخ دهید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *