پزشکی بوک فروش آنلاین کتابهای پزشکی با تخفیف ویژه

ساعت کاری شنبه تا چهارشنبه 9-17 و پنجشنبه 9-13

کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی

دسته بندی :

نویسنده : پزشکی بوک

تاریخ درج :

حجم فایل :

کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی

هوش مصنوعی در پزشکی چیست؟
هوش منصوعی می‌تواند به پردازش داده‌های پزشکی کمک کند و به متخصصان پزشکی بینش‌های مهمی بدهد، نتایج سلامتی و تجربیات بیمار را بهبود بخشد.
هوش مصنوعی در پزشکی استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی برای جستجوی داده‌های پزشکی و کشف دیدگاها برای کمک به بهبود نتایج سلامت و تجربیات بیمار است. به لطف پیشرفت های اخیر در علوم کامپیوتر و انفورماتیک، هوش مصنوعی (AI) به سرعت به بخشی جدایی ناپذیر از مراقبت های بهداشتی مدرن تبدیل می شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و سایر برنامه‌های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی برای حمایت از متخصصان پزشکی در محیط‌های بالینی و تحقیقات در حال انجام،استفاده می‌شوند.
در حال حاضر، رایج ترین نقش های هوش مصنوعی در تنظیمات پزشکی، پشتیبانی تصمیم گیری بالینی و تجزیه و تحلیل تصویربرداری است. ابزارهای پشتیبانی تصمیم بالینی به ارائه‌دهندگان خدمات سلامت کمک می‌کنند تا با فراهم کردن دسترسی سریع به اطلاعات یا تحقیقات مرتبط با بیمار، درباره درمان‌ها، داروها، سلامت روان و سایر نیازهای بیمار تصمیم‌گیری کنند. در تصویربرداری پزشکی، ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سی تی اسکن، اشعه ایکس، MRI و سایر تصاویر برای ضایعات یا سایر یافته‌هایی که رادیولوژیست انسانی ممکن است از دست بدهد، استفاده می‌شود.
هوش مصنوعی در پزشکی را می توان به دو زیر گروه تقسیم کرد: مجازی و فیزیکی.
بخش مجازی از کاربردهایی مانند سیستم های پرونده الکترونیک سلامت تا راهنمایی مبتنی بر شبکه عصبی در تصمیم گیری های درمانی را شامل می شود.
بخش فیزیکی مربوط به روبات هایی است که در انجام جراحی ها، پروتزهای هوشمند برای افراد معلول و مراقبت از سالمندان کمک می کنند.

چشم‌انداز هوش مصنوعی پزشکی
هوش مصنوعی آماده است تا نقشی محوری و دگرگون کننده در حوزه پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی ایفا کند. این مسیر را می‌توان به عوامل متعدد زیر نسبت داد:
    پیشرفت در قدرت محاسباتی: تکامل قابلیت‌های محاسباتی باعث ادغام هوش مصنوعی در اقدامات پزشکی می‌شود.
    الگوریتم‌های یادگیری: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیچیده، پتانسیل و کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی را افزایش می‌دهد.
    فراوانی داده‌های پزشکی: در دسترس بودن مجموعه داده‌های وسیعی که از سوابق پزشکی تهیه شده‌اند، کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و درمان را بیشتر تقویت می‌کند.
    دستگاه‌های بهداشتی پوشیدنی: تکثیر دستگاه‌های پوشیدنی سلامت تأثیر هوش مصنوعی بر نظارت بر سلامت را تقویت می‌کند.
خط سیر بازار مراقبت‌های بهداشتی در رابطه با هوش مصنوعی بسیار امیدوارکننده است و یک مسیر صعودی قوی را نشان می‌دهد که جزئیات این سیر صعودی به صورت زیر است:
    ارزش بازار: بر اساس گزارش‌ها، پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی هوش مصنوعی مراقبت‌های بهداشتی از 3.14 میلیارد دلار در سال 2019 به 23.85 میلیارد دلار تا سال 2025 افزایش یابد. پیش‌بینی می‌شود که این رشد با پیش‌بینی نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) 40.15 درصد در طول دوره پیش‌بینی بین سال‌های 2020 تا 2025، پایدار باشد.
    بینش در مورداستفاده نهایی: در سال 2019، بخش تبلیغات و رسانه جایگاه برجسته‌ای در بازار هوش مصنوعی به خود اختصاص داد و بیش از 20 درصد به سهم درآمد جهانی کمک کرد. بااین‌حال، پیش‌بینی می‌شود که بخش مراقبت‌های بهداشتی تا سال 2027 نقشی پیشرو در بازار هوش مصنوعی به دست آورد.

کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
در چشم‌انداز وسیع مراقبت‌های بهداشتی، هوش مصنوعی آماده است تا به‌عنوان یک نیروی دگرگون کننده عمل کرده و از انبوه داده‌های موجود برای ایجاد تغییرات اساسی در زمینه پزشکی استفاده کند. با استفاده از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری آن، انسان‌ها بینش‌هایی را در مورد تشخیص، رویکردهای درمانی و روش‌های مراقبت به دست می‌آورند. در اینجا نمونه‌های ملموسی از کاربرد هوش مصنوعی در حوزه پزشکی آورده شده که هم برای بیماران و هم متخصصان مراقبت‌های بهداشتی مفید است.
1. تشخیص بیماری با هوش مصنوعی
تشخیص دقیق برای درمان مؤثر بسیار مهم است. تشخیص اشتباه می‌تواند منجر به عواقب قابل‌توجهی شود که بر اهمیت آن تأکید می‌کند. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری و مراقبت‌های بهداشتی مزایای متعددی را برای بخش پزشکی به همراه دارد.
نرم‌افزارهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند بیماری‌های خاص را حتی قبل از بروز علائم آشکار شناسایی کنند. این پیش‌بینی‌ها در اکثر موارد بسیار دقیق هستند. هوش مصنوعی تشخیص را مقرون‌به‌صرفه تر و در دسترس تر می‌کند و این کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی نقطه عطفی در زمینه سلامی و بهداشت است.
٢. تولید سریع دارو با هوش مصنوعی
در حوزه پیچیده تولید و ساخت دارو، هوش مصنوعی به‌عنوان یک کاتالیزور محوری برای پیشرفت و تولید سریع در حال ظهور است. از آنجایی که تولید داروهای جدید به تدریج رقابتی‌تر می‌شود، نفوذ هوش مصنوعی راه‌حلی متحول کننده ارائه می‌دهد.
شرکت‌های پزشکی و دارویی برتر در دنیا از هوش مصنوعی برای کاهش هزینه‌های تحقیق و توسعه (R&D) و دور زدن اشتباهات پرهزینه استفاده می‌کنند. یادگیری ماشین، به ویژه، کارایی فرآیندهای تحلیلی مختلف را در توسعه دارو افزایش می‌دهد و به طور بالقوه باعث صرفه‌جویی چند میلیون دلاری می‌شود. پیش‌بینی‌ها حاکی از آن است که تا سال 2026، کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی و داروسازی می‌تواند سالانه حدود 150 میلیارد دلار پس‌انداز برای اقتصاد مراقبت‌های بهداشتی ایالات‌متحده آمریکا ایجاد کند.
٣. پرستاری مجازی
دستیاران مجازی پرستاری توانایی شناسایی بیماری‌ها بر اساس علائم، نظارت بر وضعیت سلامت، ترتیب قرار ملاقات با پزشک و ارائه خدمات مختلف دیگر را دارند. با مداخله به موقع و قبل از بدتر شدن شرایط مزمن بیمار، آن‌ها کمک قابل‌توجهی به مراقبت‌های بهداشتی پیشگیرانه می‌کنند.
در چشم‌انداز فعلی این کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی در حال تحقق پیدا کردن است و بیمارستان ها و موسسات زیادی روی آن در کشورهای پیشرفته سرمایه‌گذاری کرده‌اند. مؤسسات پزشکی و متخصصان از توانایی‌های خود برای افزایش مشارکت بیمار و تقویت مهارت های خود مدیریتی استفاده می‌کنند.
4. درمان مناسب برای فرد
قدرت درمان شخصی در پتانسیل آن برای افزایش طول عمر بیماران نهفته است. یادگیری ماشینی با ایجاد رویکردهای درمانی سفارشی‌شده، پیشرو این حوزه است. در این زمینه یادگیری ماشینی الگوهایی را آشکار می‌کند که نشان می‌دهد بیماران خاص چگونه به درمان‌های خاص پاسخ می‌دهند؛ و واکنش احتمالی بیمار به درمان داده شده را پیش‌بینی می‌کند.
این توانایی پیش‌بینی با تجزیه‌وتحلیل داده‌های بیماران مشابه، بررسی دقیق درمان‌ها و نتایج آن‌ها پرورش می‌یابد. چنین بینش‌هایی پزشکان را قادر می‌سازد تا استراتژی‌های درمانی بهینه را برای هر بیمار تدوین کنند.
5. تقویت دست‌کاری ژنتیکی
نفوذ هوش مصنوعی فراتر از مراقبت‌های بهداشتی مرسوم است و به تحقیقات ژنومی نفوذ می‌کند. روش‌های یادگیری ماشینی به توالی‌یابی ژنوم بسیار می‌کنند. یکی از پیشرفت‌های ویژه شامل فناوری تکرارهای کوتاه پالیندرومیک خوشه‌ای به‌طور منظم بین‌فضا (CRISPR) است، به‌ویژه سیستم CRISPR-Cas9 که برای دست‌کاری ژن به وجود آمده است. این پیشرفت توانایی ما را برای دست‌کاری DNA به شیوه‌ای دقیق و مقرون‌به‌صرفه افزایش می‌دهد. علاوه بر این، فناوری‌هایی مانند TALENs و ZFNs قلمرو دست‌کاری ژن را تکمیل می‌کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت
 روش‌های متعددی وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند تأثیر مثبتی بر عملکرد پزشکی داشته باشد، از طریق افزایش سرعت تحقیقات یا کمک به پزشکان در تصمیم‌گیری بهتر.
در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده از هوش مصنوعی آورده شده است:
هوش مصنوعی در تشخیص بیماری
برخلاف انسان ها، هوش مصنوعی هرگز نیازی به خواب ندارد. مدل‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای مشاهده علائم حیاتی بیمارانی که مراقبت‌های ویژه دریافت می‌کنند و در صورت افزایش عوامل خطر خاص به پزشکان هشدار می دهند به کار گرفت.
در حالی که دستگاه‌های پزشکی مانند مانیتورهای قلب می‌توانند علائم حیاتی را ردیابی کنند، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های آن دستگاه‌ها را جمع‌آوری کند و به دنبال شرایط پیچیده‌تری مانند سپسیس(عفونت خون) باشد.
درمان شخصی سازی شده
پشتیبانی از پزشکی دقیق با کمک هوش مصنوعی مجازی آسان تر می شود. از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند اولویت‌ها را یاد بگیرند و حفظ کنند، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که توصیه‌های بی‌درنگ شخصی ‌سازی شده را در تمام ساعات شبانه‌روز به بیماران ارائه دهد. به جای اینکه هر بار اطلاعات را با یک فرد جدید تکرار کنید، یک سیستم مراقبت های بهداشتی می تواند به بیماران دسترسی شبانه روزی به یک دستیار مجازی مجهز به هوش مصنوعی را ارائه دهد که می تواند به سوالات بر اساس تاریخچه پزشکی، ترجیحات و نیازهای شخصی بیمار پاسخ دهد.
هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی
هوش مصنوعی در حال حاضر نقش برجسته ای در تصویربرداری پزشکی ایفا می کند. تحقیقات نشان داده است که هوش مصنوعی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می تواند به اندازه رادیولوژیست های انسانی در تشخیص علائم سرطان سینه و همچنین سایر شرایط موثر باشد. علاوه بر کمک به پزشکان در تشخیص علائم اولیه بیماری، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با شناسایی بخش‌های حیاتی از تاریخچه بیمار و ارائه تصاویر مربوطه به آنها، تعداد خیره‌کننده تصاویر پزشکی را که پزشکان باید پیگیری کنند، را فراهم کند.
کارایی کارآزمایی بالینی
زمان زیادی در طول آزمایش‌های بالینی صرف اختصاص کدهای پزشکی به نتایج بیمار و به‌روزرسانی مجموعه داده‌های مربوطه می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه جستجوی سریع‌تر و هوشمندانه‌تر برای کدهای پزشکی به سرعت بخشیدن به این فرآیند کمک کند.
رشد سریع در حوزه دارویی
کشف دارو اغلب یکی از طولانی ترین و پرهزینه ترین بخش های توسعه دارو است. هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش هزینه‌های توسعه داروهای جدید به دو صورت کمک کند:
ایجاد طرح‌های دارویی بهتر و یافتن ترکیب‌های دارویی نویدبخش. با هوش مصنوعی، می توان بر بسیاری از چالش های کلان داده که صنعت علوم زیستی با آن مواجه است غلبه کرد.

مزایای هوش مصنوعی در پزشکی
۱-مراقبت آگاهانه از بیمار
 ادغام هوش مصنوعی پزشکی در گردش کار پزشکان می تواند زمینه ارزشمندی را در حالی که ارائه دهندگان در حال تصمیم گیری در مورد مراقبت هستند فراهم کند. یک الگوریتم یادگیری ماشینی آموزش‌دیده می‌تواند با ارائه نتایج جستجوی ارزشمند به پزشکان با بینش‌های مبتنی بر شواهد در مورد درمان‌ها و روش‌ها در حالی که بیمار هنوز در اتاق با آنها است، به کاهش زمان تحقیق کمک کند.
۲-کاهش خطا
شواهدی وجود دارد که نشان می دهد هوش مصنوعی می تواند به بهبود ایمنی بیمار کمک کند. یک بررسی سیستمیک اخیر از 53 مطالعه بررسی شده که تأثیر هوش مصنوعی بر ایمنی بیمار را بررسی می‌کرد، نشان داد که ابزارهای پشتیبانی تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به بهبود تشخیص و مدیریت دارو کمک کنند.
۳-کاهش هزینه های مراقبت
راه های بالقوه زیادی وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند هزینه ها را در سراسر صنعت مراقبت های بهداشتی کاهش دهد. برخی از امیدوارکننده‌ترین فرصت‌ها عبارتند از:
کاهش خطاهای دارویی، کمک‌های بهداشتی مجازی و حمایت از جریان کار اداری و بالینی کارآمدتر.
۴-افزایش تعامل پزشک و بیمار
بسیاری از بیماران خارج از ساعات کاری معمولی به سؤالاتی فکر می کنند. هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه پشتیبانی شبانه‌روزی از طریق ربات‌های چت کمک کند که می‌توانند به سؤالات اساسی پاسخ دهند و در مواقعی که دفتر پزشک آنها باز نیست، منابعی را در اختیار بیماران قرار دهد. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به‌طور بالقوه برای تریاژ (الویت بندی بالینی)سوالات و پرچم‌گذاری اطلاعات برای بررسی بیشتر مورد استفاده قرار گیرد، که می‌تواند به ارائه‌دهندگان سلامت در مورد تغییرات سلامتی که نیاز به توجه بیشتری دارند هشدار دهد.
۵-ارائه ارتباط متنی
یکی از مزیت های اصلی یادگیری عمیق این است که الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند از زمینه قبلی بیمار برای تمایز بین انواع مختلف اطلاعات استفاده کنند. برای مثال، اگر یک یادداشت بالینی شامل فهرستی از داروهای فعلی بیمار به همراه داروی جدیدی باشد که پزشک آن‌ها توصیه می‌کند، یک الگوریتم هوش مصنوعی آموزش‌دیده می‌تواند از پردازش زبان طبیعی برای شناسایی داروهایی که در تاریخچه پزشکی بیمار تعلق دارند استفاده کند.
 
آیا هوش مصنوعی به طور کامل جانشین پزشکان خواهد شد؟
پاسخ دکتر اریک توپول به این سوال منفی است. او نظرش را  در کتاب "deep medicine" با مقایسه تکنولوژی‌های به کار رفته در ماشین‌های خودران با استفاده‌های هوش مصنوعی در پزشکی بدین شکل بیان می‌کند: مهندسان مشغول در حوزه خودرو‌های خودران 5 سلسله مراتب از خودران کردن خودرو ها را ایجاد کرده‌اند:
سطح1: کامپیوتر و انسان در کنار هم خودرو را کنترل می‌کنند مثال این حالت دستیار پارک و ترمز اضطراری است.
سطح2: کامپیوتر عملا کنترل خودرو را در دست دارد اما در شرایط پیچیده‌تر و بحرانی وظیفه هدایت خودرو توسط انسان انجام می‌شود.
سطح3: در این حالت کامپیوتر خودرو را کنترل می‌کند و توانایی مدیریت شرایط پیچیده را نیز دارد و انسان تنها نقش پشتیبانی دارد.
سطح4: در این حالت خودرو در اکثر شرایط نیازی به پشتیبانی انسان ندارد و کنترل خودرو در اختیار کامپیوتر است.
سطح5: نقش انسان به طور کامل حذف شده و تحت هیچ شرایطی نیازی به مداخله انسان نیست و فرمان می‌تواند حذف شود.
از نظر دکتر توپول رسیدن به مرحله 4 در حوزه‌ی پزشکی بر خلاف خودروهای خودران  دور از ذهن به نظر می‌رسد چرا که اگر چه هوش مصنوعی ‌می‌تواند روندهایی مشخص مثل تشخیص یک ضایعه پوستی یا تشخیص یک بیماری از طریق الگوریتم‌های مشخص را بهتر از انسان انجام دهد اما در حوزه‌ی پزشکی به صورت کلی لزوم نظارت انسان غیر قابل حذف است. در حوزه‌ی پزشکی پیشرفت‌هایی مشابه سطح 3 و سطح 2 در مثال بالا بسیار کمک کننده خواهند بود مثل تشخیص بیماری و ارائه راهکارهای درمان در موارد مشخص.

نظرات کاربران

عبارت امنیتی
0