درخواست مشاوره رایگان
یادگیری ماشین / Machine learning می‌تواند به پردازش داده‌های پزشکی کمک کرده و با نشان دادن چشم اندازهای متفاوتی به متخصصان پزشکی، نتایج تشخیص و درمان و تجربیات بیمار از یک روند درمانی را بهبود بخشد.
هوش مصنوعی در پزشکی یه صورت استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای جستجوی داده‌های پزشکی و کشف راهکارهایی برای کمک به بهبود نتایج 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 خواهد شد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و سایر برنامه‌های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی برای کمک به متخصصان پزشکی در محیط‌های بالینی و تحقیقات در حال انجام، استفاده می‌شوند.
در حال حاضر، رایج ترین نقش های هوش مصنوعی در موارد پزشکی، کمک به تصمیم گیری های بالینی و تجزیه و تحلیل تصویربرداری می باشد. هوش مصنوعی با فراهم ساختن دسترسی سریع به اطلاعات یا تحقیقات مرتبط با درمان‌ها، داروها، سلامت روان و سایر نیازهای بیمار، به تصمیم‌گیری دقیق تر تیم پزشکی کمک می کنند. در تصویربرداری پزشکی، ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تصاویر سی تی اسکن، رادیوگرافی، ام آر آی و دیگر روش های تصویربرداری یا سایر یافته‌هایی که ممکن است فرد رادیولوژیست از دست بدهد، استفاده می‌شود.
تحقیقات و نتایج همچنان در حال انجام است و استانداردهای کلی برای استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی در حال تعریف است. با این حال، قدرت هوش مصنوعی برای بهره‌مندی پزشکان، محققان و بیمارانی که به آنها خدمات می‌دهند به طور پیوسته در حال افزایش می باشد.
هوش مصنوعی به اشکال مختلفی می‌تواند تأثیر مثبتی داشته باشد، چه از طریق افزایش سرعت تحقیقات و چه از طریق کمک به پزشکان برای تصمیم‌گیری بهتر. در اینجا چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی آورده شده است:
برخلاف انسان ها، هوش مصنوعی هرگز نیازی به خواب ندارد. مدل‌های "یادگیری ماشین" را می‌توان برای مشاهده علائم حیاتی بیمارانی که مراقبت‌های ویژه دریافت می‌کنند، استفاده کرد و در صورت بروز هرگونه عامل خطرناکی، به پزشکان هشدار دهد. در حالی که دستگاه‌های پزشکی مانند دستگاه های مانیتور قلب می‌توانند علائم حیاتی را پیگیری کنند، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های آن دستگاه‌ها را جمع‌آوری کرده و عارضه های پیچیده‌تری مانند سپسیس را تشخیص دهد. به عنوان مثال، یک مدل هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده برای نوزادان نارس ایجاد شده است که در تشخیص سپسیس شدید 75 درصد دقت دارد.
درمان هوشمند با کمک هوش مصنوعی میسر می شود. از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند اولویت‌ها را یاد گرفته و حفظ کنند، هوش مصنوعی این توانایی بالقوه را دارد که توصیه‌های متناسب با درمان را در تمام ساعات شبانه روز به پزشکان و بیماران ارائه دهد. این باعث می شود به جای اینکه هر بار همان اطلاعات قدیم برای یک فرد جدید تکرار شود، یک دستیار مجازی مجهز به هوش مصنوعی اطلاعات و گزینه‌های درمان را با توجه به عوامل مختلفی مانند شرایط ژنتیکی هر فرد، نوع بیماری و سوابق پزشکی، در اختیار پزشک بگذارد.
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 پستان و سایر بیماری ها مؤثر باشد. هوش مصنوعی، علاوه بر کمک به پزشکان در تشخیص علائم اولیه بیماری، می‌تواند با تشخیص قسمت های مهم در سوابق تشخیص و بیماری فرد و ارائه تصاویر مربوط به آنها، به پزشک در مدیریت و بررسی تمام عکس های حاصل از تصویربرداری پزشکی کمک کند.
زمان زیادی در طول آزمایش‌های بالینی صرف اختصاص کدهای پزشکی به نتایج درمان هر بیمار و به‌روزرسانی مجموعه داده‌های مربوطه می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با جستجوی سریع‌تر و هوشمندانه‌تر کدهای پزشکی، به سرعت بخشیدن به این فرآیند کمک کند.
کشف داروی مناسب اغلب یکی از طولانی ترین و پرهزینه ترین بخش های تولید دارو است. هوش مصنوعی می تواند به کاهش هزینه های تولید داروهای جدید از دو روش کمک کند:
ایجاد طرح های دارویی بهتر و یافتن ترکیبات دارویی امیدوارکننده. با هوش مصنوعی، می توان بر بسیاری از چالش های پیش روی صنعت علوم زیستی غلبه کرد.
ادغام هوش مصنوعی پزشکی با روند کاری پزشکان می تواند به آن ها در تصمیم گیری بهتر کمک کند. یک الگوریتم آموزش‌دیده یادگیری ماشین می‌تواند با ارائه نتایج جستجوی ارزشمند به پزشکان از طریق دیدگاه های مبتنی بر شواهد در مورد درمان‌ها و روش‌ها، به بهبود تشخیص و درمان کمک کند.
شواهدی وجود دارد که نشان می دهد هوش مصنوعی می تواند به بهبود ایمنی بیمار کمک کند. یک مرور سیستماتیک اخیر از 53 مطالعه بررسی شده، که تأثیر هوش مصنوعی بر ایمنی بیمار را بررسی می نمودند، نشان داد که ابزارهای تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به بهبود تشخیص خطا و مدیریت دارو کمک کنند.
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 آن ها عبارتند از کاهش خطاهای دارویی، درمان دقیق تر با انتخاب صحیح تر دارو و کاهش عوارض جانبی ناشی از داروهای بی اثر.
بسیاری از بیماران خارج از ساعات کاری معمولی به سؤالاتی برمی خورند. هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه پشتیبانی شبانه‌روزی از طریق ربات‌های چت کمک کرده و به سؤالات اساسی پاسخ دهند و زمانی که مطب پزشک باز نیست، منابعی را در اختیار بیماران قرار دهد.
