آموزش هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در پزشکی و حوزه سلامت

عمومی خبری

عبارت “تکنولوژی پزشکی” به طور گسترده برای پرداختن به طیف وسیعی از ابزارها استفاده می شود که می تواند متخصصان سلامت را قادر سازد تا با انجام تشخیص زودهنگام، کاهش عوارض، کاهش مدت بستری شدن در بیمارستان ،بهینه سازی درمان و/یا ارائه گزینه های کمتر تهاجمی، کیفیت زندگی بهتری را برای بیماران و جامعه فراهم کنند.

هوش مصنوعی (AI) اصطلاحی است که برای توصیف استفاده از رایانه و فناوری برای شبیه‌سازی رفتار هوشمند و تفکر انتقادی قابل مقایسه با یک انسان استفاده می‌شود. جان مک کارتی برای اولین بار در سال 1956 اصطلاح هوش مصنوعی را به عنوان علم و مهندسی ساخت ماشین های هوشمند توصیف کرد.

در حالی که قبل از عصر فناوری موبایل، فناوری‌های پزشکی عمدتاً به عنوان ابزارهای پزشکی کلاسیک (مانند پروتز، استنت، ایمپلنت) شناخته می‌شدند، ظهور گوشی‌های هوشمند، حسگرها،برنامه ها، در اندازه های بسیار کوچک و سیستم‌های ارتباطی، پزشکی را با قابلیت هوش مصنوعی متحول کرده است.هوش مصنوعی فناوری‌های پزشکی را متحول کرده است و می‌توان آن را به‌عنوان بخشی از علم کامپیوتر درک کرد که می‌تواند با مشکلات پیچیده با کاربردهای بسیاری در حوزه‌هایی با حجم عظیم داده اما کاربرد کم مقابله کند.

فن‌آوری‌های پزشکی هوشمند (یعنی مبتنی بر هوش مصنوعی) با اشتیاق عموم مردم مواجه شده‌اند، تا حدی به این دلیل که یک مدل پزشکی کامل (پیش‌بینی‌کننده، پیشگیرانه، شخصی‌سازی شده، و مشارکتی) و در نتیجه استقلال بیمار را، به روش‌هایی که امکان‌پذیر نیست، ممکن می‌سازد؛برای مثال، گوشی‌های هوشمند به ابزاری برای پر کردن و توزیع یک پرونده الکترونیکی سلامت شخصی، نظارت بر عملکردهای حیاتی با حسگرهای زیستی و کمک به دستیابی به انطباق درمانی بهینه تبدیل می‌شوند.

بازیگر اصلی در مسیر مراقبت توسعه فن‌آوری‌های پزشکی هوشمند، توسعه یک رشته جدید در پزشکی را امکان‌پذیر می‌کند: پزشکی تقویت‌شده(augmented medicine )،یعنی استفاده از فناوری‌های جدید پزشکی برای بهبود جنبه‌های مختلف عملکرد بالینی.

چندین الگوریتم مبتنی بر هوش مصنوعی در دهه گذشته توسط سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) تایید شده‌اند و بنابراین می‌توانند پیاده‌سازی شوند. پزشکی تقویت شده(AM) نه تنها توسط فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی اجرا می‌شود، بلکه در چندین زمینه دیجیتال دیگر مانند سیستم‌های ناوبری جراحی برای جراحی با کمک رایانه ، ابزارهای پیوسته واقعیت مجازی برای جراحی، مدیریت درد و اختلالات روانپزشکی میتوانند کاربرد داشته باشند.

با توجه به فقدان آموزش پزشکی دیجیتال، چندین دانشکده پزشکی خصوصی در حال آماده کردن پزشکان آینده خود را برای چالش پزشکی تقویت شده با مرتبط کردن برنامه درسی پزشکی با برنامه درسی مهندسی یا اجرای سواد سلامت دیجیتال و استفاده در یک برنامه درسی ارتقا یافته آماده می کنند.

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.

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.

تشخیص بیماری توسط هوش مصنوعی

 

 

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.

 ککاربرد هوش مصنوعی در تشخیص توسط پزشک

 

چه چیزی در آینده از پزشکان انتظار می‌رود؟

پزشکان در آینده به مهارت‌های زیادی جهت به کار بردن مناسب هوش مصنوعی در کار خود نیازمند خواند بود؛ علاوه بر فهم اصول پزشکی، به دانش کافی در مفاهیم ریاضی، اصول هوش مصنوعی، علم داده و مسائل اخلاقی و حقوقی مرتبط نیاز خواهد بود. این مهارت‌ها به پزشکان کمک خواهند کرد که از داده‌های منابع مختلف بهره ببرند، بر ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی نظارت کنند و مواردی را که احتمال می‎‌رود الگوریتم‌ها دقت کافی نداشته باشند را شناسایی کنند. علاوه‌ بر این مهارت‌های ارتباطی و لیدرشیپ و هوش هیجانی اهمیت دو چندانی خواهند یافت.

در آخر…

الگوریتم‌های هوش مصنوعی نه تنها خودروهای ما را ایمن‌تر و خرید را آسان‌تر می‌کنند، بلکه به طور فزاینده‌ای به تشخیص بیماران کمک می‌کنند و در هنگام مراقبت از آنها بهترین تصمیم را اتخاذ می‌کنند.

هوش مصنوعی وعده می دهد که علم پزشکی را به روش هایی تغییر دهد، اما بسیاری از کاربردهای عملی آن هنوز در مراحل اولیه خود هستند و نیاز به بررسی و توسعه بهتر دارند. متخصصان پزشکی نیز برای ارائه بهتر مراقبت های بهداشتی به جامعه باید خود را با این پیشرفت ها همگام کنند و با آنها سازگارشوند.

مطالب این مقاله توسط عرفان باروتچی و سید مصطفی زمانی، دانشجویان علوم پزشکی، گردآوری و صحت علمی آن بررسی شده است.

بدون دیدگاه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

یادگیری مبتنی بر بازی دیجیتال
عمومی خبری
What is Digital-Game Based Learning (DGBL)

من معتقدم که باید پیام خود را تغییر دهیم. اگر فقط به موعظه کردن این موضوع ادامه دهیم که بازی‌ها می‌توانند مؤثر باشند، خطر ایجاد این تصور را داریم که همه بازی‌ها برای همه یادگیرندگان و برای همه نتایج یادگیری خوب هستند، که به طور قطعی اینطور نیست

عمومی خبری
پروتکل امنیتی

پروتکل های امنیتی و رمزگذاری مانع از نفوذ مهاجم به هوا و خواندن داده ها در هنگام عبور می شود. امروزه ما ترکیبی از استانداردها و پروتکل های مختلف برای انتخاب داریم. به راحتی می توان دید که چگونه کسی از درک این موضوع گیج و حتی ناامید می شود.

عمومی خبری
امنیت سایبری چیست؟

امنیت سایبری یک مؤلفه مهم زیرساخت های شرکت است. موفقیت در توانایی یک شرکت به محافظت از اطلاعات اختصاصی و داده های مشتری در مقابل افرادی که سوء استفاده می کنند بستگی دارد. صرف نظر از اندازه، دامنه یا صنعت، هر شرکتی که می خواهد بقا داشته باشد باید ضمن ارزیابی خود، به دو سوال اساسی پاسخ دهد: