هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی: فناوری های نوظهور در تشخیص و مراقبت از بیمار

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

از تقویت تشخیص بیماری تا شخصی‌سازی مراقبت از بیمار، ببینید هوش مصنوعی چگونه می‌تواند آینده مراقبت‌های بهداشتی را تغییر دهد.

هوش مصنوعی (AI) دیگر یک مفهوم علمی تخیلی نیست. در عوض، بخشی از زندگی روزمره ما شده است و باعث پیشرفت در زمینه های مختلف از مالی تا حمل و نقل شده است. اما یکی از عمیق ترین تأثیرات هوش مصنوعی در صنعت مراقبت های بهداشتی احساس می شود.

توانایی هوش مصنوعی برای یادگیری و پیش‌بینی از حجم وسیعی از داده‌ها، مراقبت‌های بهداشتی را با افزایش مراقبت از بیمار و تحقیقات پزشکی متحول می‌کند. از تشخیص بیماری با دقت شگفت‌آور، تا مدیریت مراقبت از بیمار، تا پیشگامی پزشکی شخصی، هوش مصنوعی بیش از یک ابزار کمکی برای متخصصان پزشکی است، بلکه چشم‌انداز مراقبت‌های بهداشتی را متحول می‌کند.

علاوه بر این، ادغام مداوم هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی فقط یک روند نیست، بلکه یک تغییر عمده به سمت مراقبت های کارآمدتر و بیمار محور است. این بیماری را درک می کند، درمان ها را توسعه می دهد، روش ارائه مراقبت را تغییر می دهد، و آینده پزشکی را تغییر می دهد.

مرز جدید در تشخیص بیماری

هوش مصنوعی پتانسیل بسیار زیادی در تشخیص بیماری به ویژه در رادیولوژی نشان می دهد. مطالعات نشان داده‌اند که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با رادیولوژیست‌ها در تشخیص بیماری‌های خاص با استفاده از اشعه ایکس قفسه سینه مطابقت داشته باشند یا بهتر عمل کنند.

مدل‌های هوش مصنوعی که با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ از اشعه ایکس آموزش دیده‌اند، می‌توانند بیماری‌های مختلف از جمله سرطان ریه و سل را با دقت بالا شناسایی کنند. دیمیتری میخائیلوف، یکی از بنیانگذاران و مسئول علمی پلتفرم تشخیصی پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی Acoustery، در مورد تشخیص بیماری مبتنی بر هوش مصنوعی، گفت:

الگوریتم‌های هوش مصنوعی تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، ام‌آر‌آی و سی‌تی اسکن را برای تشخیص ناهنجاری‌ها و کمک به تشخیص تجزیه و تحلیل می‌کنند. حوزه بزرگ دیگر کشف و توسعه دارو است. ما با تجزیه و تحلیل داده‌های بیولوژیکی و شیمیایی از فرآیند کشف دارو متحول می‌شویم.

علاوه بر این، هوش مصنوعی به مبارزه مداوم علیه COVID-19 کمک می کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی که در سال ۲۰۲۰ و پس از آن فرمول‌بندی شده‌اند، برای پیش‌بینی احتمال بروز علائم شدید در بیماران معرفی شده‌اند و به پزشکان این امکان را می‌دهند تا درمان افرادی که بیشتر در معرض خطر هستند را در اولویت قرار دهند. مدل‌های هوش مصنوعی همچنین برای تجزیه و تحلیل سی‌تی اسکن و شناسایی نشانه‌های COVID-19 در زمان شروع استفاده می‌شوند و ابزار تشخیصی ارزشمندی را ارائه می‌کنند، به ویژه در مناطقی که ظرفیت آزمایش محدود است.

امکانات هوش مصنوعی فراتر از رادیولوژی و بیماری های عفونی است. به عنوان مثال، رشته چشم پزشکی، یک رشته پزشکی مرتبط با مطالعه و درمان اختلالات و بیماری های چشمی، از فناوری هوش مصنوعی برای تشخیص رتینوپاتی دیابتی، یکی از علل شایع نابینایی، استفاده می کند. در این رابطه، یک مطالعه نشان داد که یک سیستم هوش مصنوعی می تواند بیماری را به سادگی با ارزیابی اسکن شبکیه با دقتی قابل مقایسه با یک متخصص انسانی تشخیص دهد.

قلب و عروق از هوش مصنوعی برای پیش بینی حملات قلبی و سکته استفاده می کند. کارشناسان نشان داده‌اند که پلت‌فرم‌های تشخیصی هوش مصنوعی می‌توانند رویدادهای پزشکی را که زندگی را تغییر می‌دهند تا پنج سال قبل تشخیص دهند و از مدل‌های پیش‌بینی سنتی بهتر عمل کنند.

آیا طلوع پزشکی شخصی نزدیک است؟

در طول پنج سال گذشته، هوش مصنوعی همچنین شروع به ایجاد تحول در مدیریت بیمار کرده است. در این راستا، الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML) که یک کاربرد عالی از هوش مصنوعی است، می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌های بیمار را برای پیش‌بینی خطرات سلامت فردی تجزیه و تحلیل کند و برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده را پیشنهاد کند.

این رویکرد می تواند منجر به مراقبت موثر و کارآمد، بهبود نتایج بیمار و در عین حال کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی شود. ما داده‌هایی داریم که نشان می‌دهد مدل‌های ML می‌توانند پیامدهایی مانند مرگ و میر بیمار، نرخ بستری مجدد و مدت اقامت را با دقت بالا پیش‌بینی کنند.

منبع: Animoca همچنان در مورد بازی های بلاک چین صعودی است، در انتظار مجوز Metaverse Fund

هوش مصنوعی بار اداری پزشکان را کاهش می دهد و به آنها اجازه می دهد زمان بیشتری را صرف مراقبت از بیماران خود کنند. در این مرحله، این فناوری می تواند فرآیند یادداشت برداری بالینی را ساده کند، فرسودگی شغلی پزشک را کاهش دهد و نتایج بیمار را بهبود بخشد.

پزشکی شخصی، که درمان‌ها را برای بیماران خاص انجام می‌دهد، حوزه دیگری است که هوش مصنوعی می‌تواند تأثیر عمده‌ای داشته باشد. با تجزیه و تحلیل داده های ژنتیکی و سایر اطلاعات بیمار، هوش مصنوعی می تواند به شناسایی موثرترین درمان ها برای هر بیمار، بهبود نتایج و کاهش عوارض جانبی کمک کند.

میخائیلوف استدلال کرد که هوش مصنوعی یک محرک کلیدی پزشکی شخصی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های فردی بیمار، از جمله اطلاعات ژنتیکی، سابقه پزشکی و عوامل سبک زندگی را تجزیه و تحلیل کنند، بنابراین توصیه‌های درمانی شخصی‌سازی شده برای بهبود اثربخشی درمان، به حداقل رساندن عوارض جانبی و بهبود نتایج بیمار ارائه می‌دهند.

او گفت: “به عنوان مثال، درمان مناسب آسم تنها در صورتی موثر است که درمان و کشش فردی باشد. این نوع فردگرایی اکنون در حال تبدیل شدن به واقعیت است زیرا ما به اندازه کافی برای پردازش داده ها قدرتمند هستیم.”

نظارت هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

همانطور که هوش مصنوعی همچنان در بخش مراقبت های بهداشتی نفوذ می کند، درک خطرات مرتبط با هوش مصنوعی و نیاز به نظارت بعدی برای ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی به طور فزاینده ای مهم می شود.

به گفته مدیر عامل گروه تحقیقاتی برکلی و مدیر ارشد انطباق سابق Cigna، توماس اونیل، مدل های بازپرداخت پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی از حجم عظیمی از داده ها برای پیش بینی پرداخت های مورد انتظار استفاده می کنند. با این حال، این رویکرد چندین ملاحظات اخلاقی مانند رضایت آگاهانه برای استفاده از داده ها، ایمنی و شفافیت، عدالت الگوریتمی و تعصب و حریم خصوصی داده ها را مطرح می کند.

اونیل همچنین گفت که در حالی که هوش مصنوعی پردازش و بازپرداخت ادعاها، بهبود دقت، بهبود کیفیت گردش کار و کاهش خطر خطا در وارد کردن اطلاعات بیمار و ادعاهای پیش از تأیید را ساده کرده است، اما این حوزه ها به نیاز به نظارت دقیق اشاره کرد. به نظر او، باید یک هیئت یا هیئت حاکمه ای وجود داشته باشد که مسئول نظارت بر این تلاش های استراتژیک باشد.

میخائیلوف معتقد است حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها برخی از مهم ترین چالش ها در نظارت بر سیستم های هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی است. او گفت: “داده های پزشکی حاوی اطلاعات حساس بیمار است، بنابراین همکاری با یک وکیل برای اطمینان از انجام همه کارها به روش صحیح ضروری است.”

او افزود که چالش‌های متعددی در ادغام هوش مصنوعی در سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی وجود دارد که بسیاری از آنها فراتر از حکمرانی خالص هستند.

منبع: Google Cloud با مشارکت ولتاژ، جاه‌طلبی‌های لایتنینگ بیت‌کوین را ارتقا می‌دهد

اول، به دست آوردن داده های با کیفیت بالا یک چالش بزرگ برای سازمان های مراقبت های بهداشتی است، زیرا مدل های هوش مصنوعی به مقدار زیادی اطلاعات برای آموزش و اعتبار نیاز دارند. و از آنجایی که داده های پزشکی اغلب تکه تکه، بدون ساختار و در قالب های مختلف در سیستم های مختلف ذخیره می شوند، این موضوع باید با دقت بیشتری مورد توجه قرار گیرد.

آینده هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

در حالی که پتانسیل هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی بسیار زیاد است، چالش هایی نیز وجود دارد که باید بر آنها غلبه کرد. با این حال، با تحقیق و توسعه مداوم و مقررات مناسب، هوش مصنوعی نقش مهمی را در بخش مراقبت های بهداشتی جهانی ایفا می کند. بنابراین جای تعجب نیست که تاثیر هوش مصنوعی، از تشخیص بیماری گرفته تا مدیریت بیمار گرفته تا پزشکی شخصی‌سازی شده، همچنان در حال رشد باشد، زیرا افراد بیشتری به سمت استفاده از فناوری غیرمتمرکز حرکت می‌کنند.

علاوه بر این، با ادامه تکامل چشم‌انداز فناوری، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که هوش مصنوعی راه‌حل‌های نوآورانه‌تری را برای چالش‌های پیش روی بازار مراقبت‌های بهداشتی ارائه کند و در نتیجه مراقبت و نتایج را بهبود بخشد.

نویسنده: Shiraz Jagati