هر ساله میلیون‌ها بیمار در سراسر جهان از تشخیص‌های نادرست یا دیرهنگام رنج می‌برند. اما هوش مصنوعی به‌عنوان یک ابزار قدرتمند، وعده تغییر این وضعیت را داده است. پیشرفت‌های فناوری در دهه گذشته نشان داده‌اند که هوش مصنوعی میتواند سرعت، دقت، و کارایی در تشخیص بیماری‌ها و ارائه درمان را به‌طور چشمگیری افزایش دهد. در این مقاله، به بررسی نقش هوش مصنوعی در تحول روش‌های تشخیص و درمان، کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، و فرصت‌ها و چالش‌های پیش روی این فناوری میپردازیم.
هوش مصنوعی در پزشکی چیست؟
هوش مصنوعی در پزشکی استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی برای جستجوی داده‌های پزشکی و کشف دیدگاه‌ها 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.
کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت
روش‌های متعددی وجود دارد که هوش مصنوعی میتواند تأثیر مثبتی بر عملکرد پزشکی داشته باشد، در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده از هوش مصنوعی آورده شده است:
هوش مصنوعی در تشخیص بیماری
تشخیص دقیق برای درمان مؤثر بسیار مهم است. تشخیص اشتباه میتواند منجر به عواقب قابل‌توجهی شود که بر اهمیت آن تأکید می‌کند. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری و مراقبت‌های بهداشتی مزایای متعددی را برای بخش پزشکی به همراه دارد.
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.
کاربرد یادگیری ماشین در پزشکی
کاربرد یادگیری ماشین در زمینه پزشکی بسیار فراوان است که از مهم‌ترین آنها می‌توانیم که به موارد زیر اشاره داشته باشیم:
- تشخیص تومورهای مغزی یا سرطان ریه از طریق سی تی اسکن.
- سنجش خطر ایست قلبی ناگهانی و بیماری‌های قلبی بر اساس تصاویر ECG و MRI قلب.
- طبقه‌بندی ضایعات پوستی در تصاویر پوستی.
- شناسایی علائم رتینوپاتی دیابتی در تصاویر چشم.
- تشخیص آلزایمر ۱۵ تا ۲۰ سال قبل از ظهور علائم قطعی
درمان شخصی سازی شده
با توجه به تعداد پزشکان و فرصت آنها، بسیاری از درمان‌ها بر اساس یکسری ویژگی مشخص و بدون توجه به ویژگی‌های شخصی افراد تجویز می‌شود. هوش مصنوعی میتواند به پزشکان کمک کند که در زمان بسیار کمی ویژگی‌های شاخص و قابل توجه بیمار را ببینند و حتی یک آنالیز اولیه دریافت کنند. این مورد میتواند کمک بسیار زیادی به کیفیت درمان بیماران بکند. البته این امکان وجود دارد که در آینده هوش مصنوعی بتواند خود بهترین تشخیص و بهترین درمان را به بیمار ارائه دهد اما در حال حاضر بیشتر به عنوان یک دستیار در کنار پزشک میتواند فعالیت کند.
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.
پیش‌بینی و پیشگیری از بیماری
یکی از جنبه‌های جالب کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی، توانایی پیش‌بینی بیماری‌ها و مشکلات سلامتی است. با تحلیل داده‌های بزرگ و اطلاعات پزشکی از بیماران، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای پنهان در داده‌ها را شناسایی کرده و به پزشکان کمک کنند تا با اقدامات پیشگیرانه، احتمال وقوع بیماری‌ها را کاهش دهند. این اقدامات می‌توانند بهبود سطح سلامتی جامعه را به دنبال داشته باشند.
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.
بازو یا ربات جراح
ربات‌های جدید به طور کامل به روند جراحی اطلاع دارند و می‌توانند بر اساس آن فعالیت‌های درخواست شده را انجام دهند. ربات‌های جراح می‌توانند علاوه بر کنترل از راه دور توسط پزشک، با استفاده از پردازش تصویر مشکلاتی که در طول عمل وجود دارد را به شما اخطار دهند تا خطای انسانی کاهش پیدا کند. همچنین تعدادی از ربات‌ها قابلیت دریافت دستورات صوتی را دارند تا در هنگام عمل بتوانند کارایی بیشتر داشته باشند.
دستیار جراح در اتاق عمل
کار دستیار هوشمند جراح این است که تلاش کند این خطاها به حداقل برسد. این دستیار با بررسی تصاویر جراحی به صورت زنده و بررسی وقایع سعی می‌کند تا اشتباهات را تذکر داده و کمک کند تا پزشکان بالاترین کیفیت خود را به نمایش بگذارند. این دستیارها با توجه به خطاهای رخ داده و پردازش تصویر و مطابقت این دو با هم در تلاشند تا خطای انسانی در جراحی‌ها را به صفر نزدیک کنند.
مزایای هوش مصنوعی در پزشکی
1-مراقبت آگاهانه از بیمار
ادغام هوش مصنوعی در 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.
2-کاهش خطا
شواهدی وجود دارد که نشان می دهد هوش مصنوعی در پزشکی 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.
3-کاهش هزینه های مراقبت
راه های بالقوه زیادی وجود دارد که هوش مصنوعی در پزشکی 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.
4-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.
5-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.
هوش مصنوعی در پزشکی در آینده
قلمرو هوش مصنوعی دارای پتانسیل بسیار زیادی است و استفاده از آن به طور کامل نیازمند تلاش‌های مشترک متخصصان پزشکی، علوم کامپیوتر، ریاضیات و فراتر از آن است. در کل روندهای زیر را می‌توان امری محتمل در زمینه کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی دانست:
کاهش خطاهای پزشکی
هوش مصنوعی به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در کاهش خطاهای پزشکی که منجر به تشخیص اشتباه می‌شود ظاهر خواهد شد. برای مثال، چالش‌هایی مانند نتایج ماموگرافی منفی کاذب در موارد سرطان پستان را برطرف کرده و تشخیص ناهنجاری‌هایی را که از مشاهده انسان دور می‌شوند، تسهیل می‌کند.
انسانی کردن مراقبت‌های بهداشتی
تأثیرگذارترین کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی ممکن است در انسان‌سازی مجدد تجربیات مراقبت‌های بهداشتی باشد. با رهایی پزشکان از وظایف دست‌وپا گیر، هوش مصنوعی تمرکز پزشکان را بر بیماران بازمی‌گرداند و ارائه مراقبت‌های دلسوزانه را تقویت می‌کند.
تشخیص از طریق تصویربرداری
افق کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی در تشخیص میتواند مفهوم و کاربردهای عکس‌برداری را متحول کند. به‌عنوان یک واقعیت در آینده، تشخیص را می‌توان از طریق عکس‌ها بسیار ساده‌تر از امروز کرد.
دموکراتیک کردن دسترسی به داده‌ها
صرفاً ایجاد محصولات هوش مصنوعی در پزشکی کافی نیست. دسترسی عادلانه در این زمینه امری محوری است. کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی باید از مرزهای جغرافیایی فراتر رود. با گنجاندن جزئیات مدل‌های هوش مصنوعی در مجموعه داده‌های آموزشی در سطح جهانی، هوش مصنوعی میتواند مزایای خود را به طور جهانی تعمیم داده و گسترش دهد.
همگرایی اینترنت اشیاء پزشکی
یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی در آینده که با ادغام آن با دستگاه‌های اینترنت اشیا ممکن است، ردیابی و پیشگیری از بیماری خواهد بود. تکثیر دستگاه‌ها و برنامه‌های تلفن همراه نقشی اساسی در ردیابی و پیشگیری از بیماری‌های مزمن دارد و بینش‌های ارزشمندی را هم به بیماران و هم به پزشکان ارائه می‌دهد.
چالش های هوش مصنوعی در حوزه سلامت
با وجود پتانسیل بالای هوش مصنوعی در بهبود سیستم‌های بهداشتی، موانع متعددی در مسیر اجرای آن وجود دارد:
1-ناقص‌بودن ابزارهای هوش مصنوعی فعلی
ابزارهای هوش مصنوعی طی چند سال گذشته پیشرفت قابل توجهی داشته‌اند، اما آنها برای عملکرد صحیح و دقیق به حجم زیادی از «اطلاعات کامل» و «صحیح» نیاز دارند. چیزی که در سیستم بهداشت و سلامت آنقدرها در دسترس نیست.
از طرف دیگر برخی اطلاعات پزشکی، محرمانه به حساب می‌آیند و نمی‌توان آنها را به‌راحتی و بدون کسب اجازه از بیمار، در اختیار هوش مصنوعی قرار داد و این خودش یک محدودیت مهم به حساب می‌آید.
2-اِکراه در استفاده از هوش مصنوعی
بسیاری از پزشکان در استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی اکراه دارند. ما آموزش دیده‌ایم تا بر اساس شواهد و معاینات به جمع‌بندی بالینی برسیم و در نتیجه به راحتی نمی‌توان به حرف‌های یک الگوریتم هوش مصنوعی اطمینان کرد.
در این رابطه نیاز است ابزارهای هوش مصنوعی در پزشکی به‌گونه‌ای طراحی شوند تا فرایند تصمیم‌گیری آنها به صورت شفاف در اختیار کادر پزشکی قرار بگیرد و امکان نظارت بر آن وجود داشته باشد.
3-پیچیدگی روال‌ها و اهمیت قوانین در پزشکی
قوانین و مقررات حوزه سلامت بسیار پیچیده‌تر و سخت‌گیرانه‌تر از دیگر رشته‌ها است. در نتیجه تست‌ها و اعتبار سنجی‌های بسیار بیشتر باید انجام شود تا بتوانید به پیشنهادهای پزشکیِ هوش مصنوعی اعتماد کنید، وگرنه در جایگاه پزشک ممکن است گیر قانون بیفتید.
4-نیاز به سرمایه‌گذاری‌های بزرگ
ابزارهای هوش مصنوعی فعلی، علاوه بر حجم زیاد اطلاعات، به توان سخت‌افزاری قابل توجهی هم نیاز دارند که نیازمند سرمایه‌گذاری‌های بسیار بزرگ است و در دسترسی به آن محدودیت‌های زیادی وجود دارد.
5-نبود یک فریم‌ورک استاندارد
در حال حاضر برای ساخت ابزارهای هوش مصنوعیِ پزشکی هیچ استاندارد تعریف‌شده‌ای وجود ندارد. ضروری است که یک چارچوب کلی تدوین شود تا تمام ابزارهای تولیدی از دستورالعمل‌هایش پیروی کنند و موارد مهمی مشخص گردد. از جمله:
- جمع‌آوری اطلاعات چگونه انجام شود؟
- فرایند صحت‌سنجی اطلاعات چطور باشد؟
- ملاحظات اخلاقی به چه شکل در نظر گرفته شوند؟
- و بسیاری موارد دیگر…
راه‌حل‌ها در اجرای هوش مصنوعی در پزشکی
برای مقابله با این چالش‌ها، می‌توان از رویکردهای زیر استفاده کرد:
1-تقویت قوانین حفاظت از داده‌ها
ایجاد مقررات شفاف و دقیق برای حفاظت از داده‌های بیماران میتواند به کاهش نگرانی‌ها در زمینه حریم خصوصی کمک کند.
2-سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها
دولت‌ها و سازمان‌های بین‌المللی می‌توانند با ارائه کمک‌های مالی و سرمایه‌گذاری در فناوری‌های هوش مصنوعی، امکان دسترسی بیشتر به این فناوری را فراهم کنند.
3-آموزش و توسعه مهارت‌ها
برنامه‌های آموزشی تخصصی برای پزشکان و متخصصان سلامت باید طراحی شود تا آنها بتوانند به‌طور مؤثر از این فناوری استفاده کنند.
4-تشویق به تحقیقات بیشتر
پژوهش‌های گسترده‌تر میتواند به بهبود الگوریتم‌ها و کاهش مشکلات مربوط به خطاهای سیستم‌های هوش مصنوعی کمک کند.
با برطرف کردن این موانع، هوش مصنوعی در پزشکی میتواند به‌طور گسترده‌تری مورد استفاده قرار گیرد و کیفیت زندگی بیماران را بهبود بخشد.
کلام آخر
هوش مصنوعی با ورود به دنیای پزشکی، افق‌های جدیدی برای تشخیص دقیق‌تر، درمان شخصی‌سازی‌شده، و بهبود مراقبت‌های بهداشتی گشوده است. با این حال، چالش‌هایی همچون مسائل اخلاقی، حریم خصوصی داده‌ها، و دسترسی برابر به این فناوری همچنان نیازمند توجه ویژه هستند.
آینده‌ای که در آن هوش مصنوعی و انسان در کنار هم برای بهبود سیستم‌های بهداشتی کار می‌کنند، نه‌تنها ممکن است، بلکه به‌نوعی اجتناب‌ناپذیر است.
آیا ما آماده‌ایم این تحول را بپذیریم و از آن برای بهبود زندگی انسان‌ها استفاده کنیم؟