کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی
سحر مصطفایی مدیریت درمان تأمین‌اجتماعی کردستان
هوش مصنوعی(Artificial intelligence) زمینه‌ای از علوم کامپیوتر محسوب می‌شود که با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی، سعی در تقلید قابلیت‌های ذهنی انسان دارد. هدف اصلی هوش مصنوعی، شبیه‌سازی عملکرد ذهن انسان در کامپیوترهاست. در حقیقت هوش مصنوعی ماشینی است که به‌گونه‌ای برنامه‌نویسی شده تا همانند انسان فکر کند و توانایی تقلید رفتار انسان را داشته باشد.
در هوش مصنوعی از دو فناوری یادگیری ماشین (قابلیت آموزش به یک ماشین) و یادگیری عمیق (شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی مغز انسان) استفاده شده است.
یکی از زمینه‌هایی که هوش مصنوعی (AI) می‌تواند بسیار کارآمد باشد و کیفیت زندگی انسان‌ها را ارتقا دهد، خدمات درمان، سلامت و پزشکی است. با توجه به پیشرفت روزافزون فناوری و نیاز بیشتر جامعه به خدمات بهداشتی و درمانی، استفاده از هوش مصنوعی در حوزه پزشکی و سلامت به‌عنوان یک راه‌حل مؤثر و مدرن برای بهبود کیفیت خدمات بهداشتی و درمانی، بسیار مهم و حیاتی است.
از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی می‌توان به تشخیص بیماری، پیش‌بینی بیماری، طراحی درمان و پایش بیمار اشاره کرد. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مقادیر زیادی از داده‌های بیمار را در لحظه مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند. این سیستم‌ها با در نظر گرفتن عواملی مانند ژنتیک، سبک زندگی و سابقه پزشکی، الگوها را شناسایی و پاسخ‌های درمانی را پیش‌بینی و درمان‌های شخصی را متناسب با هر بیمار توصیه می‌کنند.
همچنین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی این امکان را دارد که بررسی تصاویر پیچیده مانند اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن و ام‌آر‌آی را برای تشخیص ناهنجاری‌ها انجام دهد. شبکه‌های عصبی موجود در یادگیری عمیق نیز با کاهش خطای انسانی و ارائه تشخیص‌های دقیق، کارایی سیستم‌های پزشکی را افزایش می‌دهد و به تسریع روند درمان کمک می‌کند.
کاربرد دیگر هوش مصنوعی در پزشکی، جراحی به کمک ربات است. با اینکه بحث رباتیک و هوش مصنوعی دو مقوله جداگانه به‌شمار می‌رود، اما در بخش‌های مختلف ربات از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. ربات‌های جراح علاوه بر برخورداری از ویژگی کنترل از راه دور توسط پزشک با استفاده از پردازش تصویر، می‌توانند درباره مشکلات در طول عمل اخطار دهند تا خطای انسانی کاهش پیدا کند. همچنین تعدادی از ربات‌ها قابلیت دریافت دستورات صوتی را دارند تا در هنگام عمل بتوانند کارایی بیشتری داشته باشند.
از انواع هوش مصنوعی می‌توان به (ChatGPT) اشاره کرد. این ربات توانایی دارد در تریاژ بیمار و ارزیابی نشانه‌های بیمار به پزشکان کمک کند، از طریق چت‌بات با بیمار تعامل داشته باشد، سؤالات مرتبطی در مورد علائم و سابقه پزشکی آن‌ها بپرسد و توصیه‌های اولیه را براساس اطلاعات بیمار ارائه دهد. این امر در اولویت‌بندی بیماران، شناسایی موارد فوری و ارائه راهنمایی‌های اولیه قبل از مشاوره حضوری مؤثر است.
همچنین (ChatGPT) می‌تواند در جایگاه یک معلم مجازی یا مربی برای دانشجویان پزشکی و متخصصان مراقبت‌های بهداشتی حاضر شود و به سؤالات مربوط به مفاهیم پزشکی، روش‌ها، تداخلات دارویی و دستورالعمل‌های درمانی پاسخ دهد. این امر یادگیری مداوم و دسترسی فوری به دانش پزشکی را برای بسیاری از افراد امکان‌پذیر می‌کند.
یکی از مسائل مهم در حوزه بهره‌مندی از هوش مصنوعی، پیامدهای اخلاقی و قانونی پیرامون حفظ حریم خصوصی بیمار و امنیت داده‌هاست. استفاده از اطلاعات حساس بیمار در الگوریتم‌های هوش مصنوعی نگرانی‌هایی را در مورد نقض حریم شخصی و دسترسی غیرمجاز ایجاد می‌کند. به همین منظور لازم است مقررات سختگیرانه برای حفظ حریم شخصی بیماران و سایر اقدامات امنیتی وضع شود تا اعتماد به کادر درمان از دست نرود.
نگرانی دیگری نیز مبتنی بر احتمال بروز سوگیری نژادی، قومیتی، سنی یا جنسیتی در الگوریتم‌های هوش مصنوعی دیده می‌شود. یکی از محدودیت‌های سد راه پیشرفت‌های هوش مصنوعی، جمع‌آوری داده‌ها به حساب می‌آید. با توجه به اینکه برای آموزش یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، نیاز به منابع اطلاعاتی گسترده وجود دارد، هرچقدر مقدار این داده‌ها بیشتر باشد، شانس موفقیت یک ربات نیز بیشتر خواهد بود. البته بدون اطلاعات درست و کافی، شانس موفقیت چندانی در این زمینه به دست نمی‌آید.
در هوش مصنوعی از دو فناوری یادگیری ماشین (قابلیت آموزش به یک ماشین) و یادگیری عمیق (شبیه‌سازی شبکه‌های عصبی مغز انسان) استفاده شده است.
یکی از زمینه‌هایی که هوش مصنوعی (AI) می‌تواند بسیار کارآمد باشد و کیفیت زندگی انسان‌ها را ارتقا دهد، خدمات درمان، سلامت و پزشکی است. با توجه به پیشرفت روزافزون فناوری و نیاز بیشتر جامعه به خدمات بهداشتی و درمانی، استفاده از هوش مصنوعی در حوزه پزشکی و سلامت به‌عنوان یک راه‌حل مؤثر و مدرن برای بهبود کیفیت خدمات بهداشتی و درمانی، بسیار مهم و حیاتی است.
از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی می‌توان به تشخیص بیماری، پیش‌بینی بیماری، طراحی درمان و پایش بیمار اشاره کرد. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مقادیر زیادی از داده‌های بیمار را در لحظه مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند. این سیستم‌ها با در نظر گرفتن عواملی مانند ژنتیک، سبک زندگی و سابقه پزشکی، الگوها را شناسایی و پاسخ‌های درمانی را پیش‌بینی و درمان‌های شخصی را متناسب با هر بیمار توصیه می‌کنند.
همچنین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی این امکان را دارد که بررسی تصاویر پیچیده مانند اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن و ام‌آر‌آی را برای تشخیص ناهنجاری‌ها انجام دهد. شبکه‌های عصبی موجود در یادگیری عمیق نیز با کاهش خطای انسانی و ارائه تشخیص‌های دقیق، کارایی سیستم‌های پزشکی را افزایش می‌دهد و به تسریع روند درمان کمک می‌کند.
کاربرد دیگر هوش مصنوعی در پزشکی، جراحی به کمک ربات است. با اینکه بحث رباتیک و هوش مصنوعی دو مقوله جداگانه به‌شمار می‌رود، اما در بخش‌های مختلف ربات از هوش مصنوعی استفاده می‌شود. ربات‌های جراح علاوه بر برخورداری از ویژگی کنترل از راه دور توسط پزشک با استفاده از پردازش تصویر، می‌توانند درباره مشکلات در طول عمل اخطار دهند تا خطای انسانی کاهش پیدا کند. همچنین تعدادی از ربات‌ها قابلیت دریافت دستورات صوتی را دارند تا در هنگام عمل بتوانند کارایی بیشتری داشته باشند.
از انواع هوش مصنوعی می‌توان به (ChatGPT) اشاره کرد. این ربات توانایی دارد در تریاژ بیمار و ارزیابی نشانه‌های بیمار به پزشکان کمک کند، از طریق چت‌بات با بیمار تعامل داشته باشد، سؤالات مرتبطی در مورد علائم و سابقه پزشکی آن‌ها بپرسد و توصیه‌های اولیه را براساس اطلاعات بیمار ارائه دهد. این امر در اولویت‌بندی بیماران، شناسایی موارد فوری و ارائه راهنمایی‌های اولیه قبل از مشاوره حضوری مؤثر است.
همچنین (ChatGPT) می‌تواند در جایگاه یک معلم مجازی یا مربی برای دانشجویان پزشکی و متخصصان مراقبت‌های بهداشتی حاضر شود و به سؤالات مربوط به مفاهیم پزشکی، روش‌ها، تداخلات دارویی و دستورالعمل‌های درمانی پاسخ دهد. این امر یادگیری مداوم و دسترسی فوری به دانش پزشکی را برای بسیاری از افراد امکان‌پذیر می‌کند.
یکی از مسائل مهم در حوزه بهره‌مندی از هوش مصنوعی، پیامدهای اخلاقی و قانونی پیرامون حفظ حریم خصوصی بیمار و امنیت داده‌هاست. استفاده از اطلاعات حساس بیمار در الگوریتم‌های هوش مصنوعی نگرانی‌هایی را در مورد نقض حریم شخصی و دسترسی غیرمجاز ایجاد می‌کند. به همین منظور لازم است مقررات سختگیرانه برای حفظ حریم شخصی بیماران و سایر اقدامات امنیتی وضع شود تا اعتماد به کادر درمان از دست نرود.
نگرانی دیگری نیز مبتنی بر احتمال بروز سوگیری نژادی، قومیتی، سنی یا جنسیتی در الگوریتم‌های هوش مصنوعی دیده می‌شود. یکی از محدودیت‌های سد راه پیشرفت‌های هوش مصنوعی، جمع‌آوری داده‌ها به حساب می‌آید. با توجه به اینکه برای آموزش یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، نیاز به منابع اطلاعاتی گسترده وجود دارد، هرچقدر مقدار این داده‌ها بیشتر باشد، شانس موفقیت یک ربات نیز بیشتر خواهد بود. البته بدون اطلاعات درست و کافی، شانس موفقیت چندانی در این زمینه به دست نمی‌آید.