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 ربات هایی است که در انجام جراحی ها، پروتزهای هوشمند برای افراد معلول و مراقبت از سالمندان کمک می کنند.

ربات‌های جراحی با هوش مصنوعی

امروزه، هوش مصنوعی و پیشرفت‌های ربات‌شناسی به هم متصل شده‌اند. این کار به توسعه جراحی‌های رباتیک کمک کرده است. ربات‌های جراحی مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند با دقت و کنترل بالا عمل‌های جراحی را انجام دهند. این فناوری به پزشکان کمک می‌کند تا جراحی‌های ظریف و کم‌تهاجمی را انجام دهند. همچنین خطرات و عوارض جراحی را به طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد.

جراحی رباتیک با کمک هوش مصنوعی در حال تحول است. این تحول مزایای زیادی برای بیماران و پزشکان دارد:

• افزایش دقت و کنترل در طول جراحی
• کاهش زمان بهبودی و ترمیم بافت‌ها
• کاهش خطرات و عوارض جراحی
• بهبود تجربه بیمار با کاهش درد و نگرانی

با پیشرفت‌های مداوم در هوش مصنوعی و جراحی رباتیک، این فناوری به بهبود کیفیت مراقبت‌های پزشکی کمک می‌کند. همچنین دسترسی بیماران به خدمات درمانی با کیفیت بالا افزایش می‌یابد.

«جراحی‌های رباتیک با هوش مصنوعی به پزشکان کمک می‌کنند تا عمل‌های جراحی را با دقت و کنترل بیشتری انجام دهند.»

کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی

هوش مصنوعی قادر به خودکارسازی امور، پردازش داده‌های پیچیده، پیش‌بینی اعمال، علامت‌گذاری دستورات، برچسب‌گذاری خطاها و… است.

از آن‌جایی که شیوع بیماری کرونا منجر به ایجاد چالش‌های جدیدی در عرصه بهداشت و درمان جهان شد، کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پزشکی نیز شدت یافت.به عنوان مثال الگوریتم‌هایی برای نظارت بر بیماران از راه دور و یا ابزارهای جدید غربال‌گری، مجهز به هوش مصنوعی جریان گرفتند.

به‌طور کلی هوش مصنوعی تاثیر زیادی بر عملکرد پزشکی دارد. زیرا سرعت تحقیقات و دقت تشخیص و تصمیم‌گیری را چند برابر می‌کند.
در ادامه با برخی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در زمینه درمان و پزشکی آشنا خواهیم شد:

1. تشخیص بیماری

یکی از مهم‌ترین کاربردهای AI، تشخیص زودهنگام بیماری‌هاست. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند با تحلیل تصاویر پزشکی مانند MRI و CT، الگوهای غیرعادی را شناسایی کنند. به عنوان مثال، سیستم‌های AI در شناسایی سرطان سینه با دقت بالایی عمل کرده‌اند.

2. تحلیل داده‌های بالینی

AI می‌تواند به پردازش و تحلیل داده‌های بالینی کمک کند. این فناوری می‌تواند با شناسایی الگوها در داده‌ها، پیش‌بینی نتایج درمانی و شناسایی بیماران در معرض خطر را تسهیل کند.

3. توسعه دارو

هوش مصنوعی می‌تواند در کشف و توسعه داروهای جدید نقش مؤثری ایفا کند. با تجزیه و تحلیل داده‌های ژنتیکی و بیوشیمیایی، AI می‌تواند ترکیبات دارویی جدید را شناسایی کند و زمان توسعه داروها را کاهش دهد.

4. پزشکی شخصی‌سازی شده

AI این امکان را فراهم می‌آورد که درمان‌ها به صورت شخصی‌سازی شده برای هر بیمار طراحی شوند. با استفاده از داده‌های ژنومیک و اطلاعات بالینی، پزشکان می‌توانند درمان‌هایی متناسب با ویژگی‌های فردی بیماران ارائه دهند.

چالش ها و نگرانی های کاربرد هوش مصنوعی در علم پزشکی

همان‌گونه که تاکنون خوانده‌ایم، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که روش تشخیص، درمان و پیشگیری از بیماری‌ها را متحول کند.
پیشرفت این فناوری درحالی رو به افزایش است که هنوز نگرانی‌ها و چالش‌های متعددی درمورد آن وجود دارد.

در ادامه به برخی از مهم‌ترین چالش‌ها و نگرانی‌های کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پزشکی اشاره خواهد شد:

1. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌های پزشکی را می‌توان یکی از اصلی‌ترین نگرانی‌ها در مورد هوش مصنوعی دانست. از آن‌جایی که هوش مصنوعی جهت آموزش به داده‌های بسیاری دسترسی دارد، نگرانی‌هایی راجع‌به نشت این اطلاعات به بیرون وجود دارد.

به همین جهت نیز تاکنون تلاش شده است که مقررات سختگیرانه‌ای برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها و اقدامات امنیتی دیگر وضع گردد.

2. احتمال بروز سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی

نگرانی دیگری مبتنی بر احتمال سوگیری نژادی، قومیتی،سنی و یا جنسیتی در الگوریتم‌های هوش مصنوعی وجود دارد.

اما محققان در تلاشند که در هیچ یک از مراحل پردازشی و یا پیش پردازشی امکان بروز سوگیری به‌وجود نیاید.

3. جمع‌آوری داده‌ها

یک مشکل بزرگی که همواره تا حدودی سد راه پیشرفت‌های هوش مصنوعی است، داده‌ها هستند. زیرا برای آموزش یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و… نیاز به منابع اطلاعاتی گسترده است. به‌طوری‌که هرچقدر مقدار این داده‌ها بیشتر باشد، شانس موفقیت یک ربات نیز بیشتر خواهد بود.

در واقع می‌توان فناوری‌ها و الگوریتم‌های متعدد ساخت، اما بدون اطلاعات درست و کافی، شانس موفقیت چندانی وجود ندارد.

4. خطر بیکاری ناشی از تکنولوژی

هوش مصنوعی بسیار سریع‌تر و دقیق‌تر از پزشکان عمل می‌کند. حتی سرعت یادگیری این ربات‌ها بسیار بیشتر از سال‌های متمادی تحصیل پزشکان است.

درواقع هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات شغلی یک پزشک را که در پی سال‌ها تلاش کتابی را نگاشته است، با خواندن همان کتاب مال خود کند.
اما دکتر آنتونی چانگ نظر دیگری دارد و معتقد است که هوش مصنوعی در کنار پزشکان قرار خواهد گرفت و نه بر علیه آن‌ها.