هوش مصنوعی
هوش مصنوعی چگونه سیستم درمانی را تا سال ۲۰۲۵ متحول می‌کند؟
هوش مصنوعی: تغییر مفهوم مراقبت‌های بهداشتی در آینده
با نزدیک شدن به سال ۲۰۲۵، هوش مصنوعی به عنوان یک تحول‌آفرین در حوزه بهداشت و درمان شناخته می‌شود. از تشخیص بیماری‌های مرگبار تا اتوماسیون فرآیندهای مدیریتی، هوش مصنوعی بهداشت دیگر یک رویای دور نیست. با چهارچوب‌های افقی مثل توسعه الگوریتم‌های پیشرفته داده‌کاوی و فناوری‌های یادگیری ماشینی، نظام درمانی ایران و جهان شاهد رشد چشمگیری در دقت، سرعت و اقتصاد در کاربرد خدمات پزشکی است. این مقاله درباره نقشی که هوش مصنوعی بهداشت در شکل‌دهی به خدمات پزشکی در سال‌های آینده ایفا خواهد کرد، می‌نویسد.
دقت در تشخیص بیماری: ویراژی در مسیر درمان
روش‌های نوین در رادیولوژی توسط AI
یکی از زمینه‌های اصلی کاربرد هوش مصنوعی بهداشت، تشخیص تصویری بیماری‌ها است. الگوریتم‌های تحلیل تصویر از سال ۲۰۲۳ به خوبی آموزش یافته‌اند تا با ریزبینی بیشتری به‌خصوص در تشخیص تومورهای نئوپلاسمی در سی‌تی‌اسکن یا اندوهد سرطان دهانه رحم در سیتولوژی، وارد شوند. مثلاً، نرم‌افزار تعبیه‌شده در برخی کلینیک‌های تهران امروزه در تشخیص اولیه بیماری‌های ریوی در مرحله سوم با دقتی بیش از ۹۵٪ عمل می‌کنند.
ساخت الگوی رفتار پزشکی به کمک هوش مصنوعی
در تشخیص اتیولوژی بیماری‌های پیچیده مثل حساسیت‌های ژنتیکی یا آمیلوئیدوزی، سیستم‌های پیش‌بینی ARTIFICIAL Intelligence می‌توانند باونچه را حدس بزنند و چشم انداز فردی پزشکی را تغییر دهند. از دونوامبر ۲۰۲۴، تعداد بیمارستان‌ها بهره‌گیرنده از این الگوهای هوشمند در ایران به ۸۰ مورد خواهد رسید.
درمان‌های شخصی‌سازی‌شده با هدایت هوش مصنوعی
گسترش درمان هدفمند در کمتر از چند ثانیه
هوش مصنوعی بهداشت به نهادهای درمانی اجازه می‌دهد تا با تحلیل درز دیتاپوینت‌های ژنتیکی و کلینیکال بیماران، درمان‌های دقیق و تناسب‌یافته با شرایط فردی ارائه کنند. این مداخله بدون نیاز به روش‌های دستی، زمان‌بندی درمانی را تا حد قابل توجهی کوتاه می‌کند.
تولید摞های فرامین را از شروع تا اتمام دنیا
- سیستم Rx AI در عسلیه‌های دانشگاه علومپزشکی شریف برای ترکیب داروهای جدید استفاده می‌شود.
- طبیبان باسعبار الگوریتمی دقیق‌تر از چهارده سال قبل می‌توانند شیوه ترکیبی را برای مقاومت سلولی انتخاب کنند.
- در سال ۲۰۲۵، این فناوری به‌کمک سیستم اطلاع‌رسانی ملی درمان با DMLAI ادغام خواهد شد.
کاهش زمان کشف دارو توسط هوش مصنوعی
آزمایش‌های بالینی و افشای جدیدترین داروها طبیعت آزمایش‌های متعددی نیاز دارد. با ناهوش مصنوعی بهداشت، دانشمندان توانسته‌اند فاز یک تا سه آزمایش‌های دارویی را در نیمی از زمان معمول رد کنند. این قابلیت مخصوصاً در شرایط شیوع بیماری‌های حاد مثل زیکا تا حد زیادی خودنمایی کرده است.
شکل‌گیری انقلاب در رشته بیوانفورماتیک
با استفاده از چارچوب‌های مقایسه‌گر زیست‌پزشکی، ماشین‌های هوشمند می‌توانند هزاران ساختار ترکیبی را در روز تحلیل کنند. این عملکرد سبک به صرفه‌جویی قابل توجه در بودجۀ آزمایشگاه‌ها منجر می‌گردد و باوجود اقتصاد معقول دیجیتال در ایران، پالایش فراورده‌های دارویی را بهبود بخشیده است.
بهینه‌سازی فرایندهای مدیریت بیمارستانی
هوش مصنوعی امروز بیمارستان‌ها را قادر به سقس کارکشا را به روزی بهبود لازم می‌نماید. ارسال منابع İnsanی، زمان‌بندی جراحی، ارسلان بینانود، تمام این‌ها و بیشتر به کمک الگوریتم‌های هوش مصنوعی بهداشت صورت می‌گیرد. مطالعات امسال حاکی از این است که داروهایی که توسط موتور‌های اتوماتیک تجویز می‌شوند، خطای نسخه ارسالی بیشتر از کاهش یک‌دوم تا یک‌دوم الی دو به داشتند.
اتوماسیون فرم‌های درمانی و لایه‌های اداری
همان‌طور که مجتبی یزدان‌پناه اعلام کرد، دانشگاه‌های علومپزشکی تهران از سامانه فیشمارک ET-17 استفاده می‌کنند که فرم‌های داخلی تا ۸۵٪ را به خودکارانی می‌سپارد. همین روند به مساعدت‌پذیری نیروهای متمم افزوده و لین های بیماران را که قبلاً به‌خاطر گذارش فایل‌ها صرف می‌شد، کمتر می‌کند.
چالش‌های پیش روی تسلط AI در دنیای درمان
هرچند گلایدها به حد آورده‌ای غیرقابل انکار هستند، اما خورده‌های کوچک در قوانین نظارتی، آموزش نیروهای پزشکی و اعتماد به این فناوری وجود دارد. مكان حقوقی انتشار سرویس‌های به هوش مصنوعی متشکل از محورهای AI بهداشت، هنوز دارای لکه‌های تاریکی در منومه‌های قانونی است. همچنین، پرسش‌هایی درخصوص حریم خصوصی دیتا و زمینه‌های اعتبار پذیری وجود دارد.
حداقل‌سازی نگرانی‌ها از راهکارها و آموزش
علاوه بر تضمین امنیت داده مربوط به بیماران، سیستم‌های داخلی باید دارای استانداردهای اخلاقی و پروتکول‌های محدودسازشده باشند. جهت تامین اعتماد جامعه پزشکی، باید آموزش‌های نظری و عملی قوی به جراحان و پرستاران دربارۀ هوش مصنوعی نمووندنده گذاشته شود. در این زمینه، دانشگاه علومپزشکی ایران از سال ۲۰۲۳ راهکارهایی را اجرا کرده که منجر به افزایش ۴۰٪ در درک خدمات این فناوری شده است.
نتیجه‌گیری و دعوت به شناخت بیشتر
هوش مصنوعی بهداشت نه برندهای زانو، بخشهای بزرگی از نظام درمانی را باورنامه می‌پذیرد. آنهایی که با این ابزارها وارد همکاری می‌شوند، قادر خواهند بود خدمات درمانی را در حد نقل کیفیت و قابل حمل پیش‌پا بنما کنند. این زمان بود که سازمان‌ها و بیمارستان‌ها باید سرمایه‌گذاری جدی‌تری در زمینه این فناوری انجام دهند. برای یادگیری هر آنچه که راجع به قابلیت‌های هوش مصنوعی در طب باید بدانید، به جامعه اموزش AI ما بپیوندید و روز آوری از حال و هوای بهداشت آدم‌اسازی‌خورده باشید.