هوش مصنوعی در پزشکی

در آینده نزدیک، به دلیل پیشرفت‌های چشم‌گیری که در هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به وجود آمده است، بیماران امکان دارد قبل از مراجعه به پزشک با کامپیوترها و سیستم‌های هوش مصنوعی دیدار کنند. عجیب است اما واقعا این اتفاق غیرمحتمل نیست.

هوش مصنوعی آماده است تا نقشی محوری و دگرگون کننده در حوزه پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی ایفا کند. این مسیر را می‌توان به عوامل متعدد زیر نسبت داد: پیشرفت در قدرت محاسباتی: تکامل قابلیت‌های محاسباتی باعث ادغام هوش مصنوعی در اقدامات پزشکی می‌شود. الگوریتم‌های یادگیری: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین پیچیده، پتانسیل و کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی را افزایش می‌دهد. فراوانی داده‌های پزشکی: در دسترس بودن مجموعه داده‌های وسیعی که از سوابق پزشکی تهیه شده‌اند، کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و درمان را بیشتر تقویت می‌کند. دستگاه‌های بهداشتی پوشیدنی: تکثیر دستگاه‌های پوشیدنی سلامت تأثیر هوش مصنوعی بر نظارت بر سلامت را تقویت می‌کند.

خط سیر بازار مراقبت‌های بهداشتی در رابطه با هوش مصنوعی بسیار امیدوارکننده است و یک مسیر صعودی قوی را نشان می‌دهد که جزئیات این سیر صعودی به صورت زیر است: ارزش بازار: بر اساس گزارش‌ها، پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی هوش مصنوعی مراقبت‌های بهداشتی از ۳.۱۴ میلیارد دلار در سال ۲۰۱۹ به ۲۳.۸۵ میلیارد دلار تا سال ۲۰۲۵ افزایش یابد. پیش‌بینی می‌شود که این رشد با پیش‌بینی نرخ رشد سالانه مرکب (CAGR) 40.15 درصد در طول دوره پیش‌بینی بین سال‌های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵، پایدار باشد. بینش در مورداستفاده نهایی: در سال ۲۰۱۹، بخش تبلیغات و رسانه جایگاه برجسته‌ای در بازار هوش مصنوعی به خود اختصاص داد و بیش از ۲۰ درصد به سهم درآمد جهانی کمک کرد. بااین‌حال، پیش‌بینی می‌شود که بخش مراقبت‌های بهداشتی تا سال ۲۰۲۷ نقشی پیشرو در بازار هوش مصنوعی به دست آورد.

۱. تشخیص بیماری با هوش مصنوعی 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. نرم‌افزارهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند بیماری‌های خاص را حتی قبل از بروز علائم آشکار شناسایی کنند. این پیش‌بینی‌ها در اکثر موارد بسیار دقیق هستند. هوش مصنوعی تشخیص را مقرون‌به‌صرفه تر و در دسترس تر می‌کند و این کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی نقطه عطفی در زمینه سلامی و بهداشت است.

یادگیری ماشینی، به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری عمیق، کاربرد قابل‌توجهی در تشخیص خودکار بیماری‌ها پیدا می‌کند. این الگوریتم‌ های هوش مصنوعی یاد می‌گیرند که الگوها را به شیوه‌ای مشابه پزشکان تشخیص دهند، البته با نیاز به مثال‌های عینی فراوان. نمونه‌های دیجیتالی، مانند تصاویر از دستگاه‌های MRI، اسکنرهای سی تی و اشعه ایکس، به‌ویژه برای قابلیت‌های یادگیری ماشینی مفید هستند.

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.

مزایای هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی در حالی که پزشکان انسانی مهارت‌های خارق‌العاده‌ای دارند، هوش مصنوعی مجموعه مکملی از کاربردها را ارائه می‌دهد که قادر به ارزیابی سلامت بیمار بر اساس بینش‌های مقطر از داده‌های گسترده هستند. در مواردی که شامل منابع داده دیجیتالی مانند سی تی اسکن، ژنومیک، سوابق بیمار و فایل‌های دست‌نویس است، الگوریتم‌ های یادگیری ماشینی به کارایی تشخیصی قابل مقایسه با متخصصان دست می‌یابند.

نقش هوش مصنوعی در عمل پزشکی هدف هوش مصنوعی جایگزینی پزشکان نیست. در عوض، به‌عنوان کمکی در برجسته کردن بیماری‌های شایع عمل می‌کند. هوش مصنوعی پزشکان را قادر می‌سازد تا بر تفسیر سیگنال‌های مهم بیمار تمرکز کنند و تا حدودی زیادی دقت تشخیص را بالا ببرند. به طور خلاصه، هوش مصنوعی به‌عنوان نوعی دستیار در کارهای پزشکی مدرن عمل می‌کند و دقت تشخیصی را افزایش می‌دهد و بینش‌های ارزشمندی را ارائه خواهد داد که هم برای متخصصان مراقبت‌های بهداشتی و هم برای بیماران مفید است از این رو می‌توان کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی و به‌خصوص در بخش تشخیص کاربردی انکارناپذیر است.

تولید سریع دارو با هوش مصنوعی در حوزه پیچیده تولید و ساخت دارو، هوش مصنوعی به‌عنوان یک کاتالیزور محوری برای پیشرفت و تولید سریع در حال ظهور است. از آنجایی که تولید داروهای جدید به تدریج رقابتی‌تر می‌شود، نفوذ هوش مصنوعی راه‌حلی متحول کننده ارائه می‌دهد. شرکت‌های پزشکی و دارویی برتر در دنیا از هوش مصنوعی برای کاهش هزینه‌های تحقیق و توسعه (R&D) و دور زدن اشتباهات پرهزینه استفاده می‌کنند. یادگیری ماشین، به ویژه، کارایی فرآیندهای تحلیلی مختلف را در توسعه دارو افزایش می‌دهد و به طور بالقوه باعث صرفه‌جویی چند میلیون دلاری می‌شود. پیش‌بینی‌ها حاکی از آن است که تا سال ۲۰۲۶، کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی و داروسازی می‌تواند سالانه حدود ۱۵۰ میلیارد دلار پس‌انداز برای اقتصاد مراقبت‌های بهداشتی ایالات‌متحده آمریکا ایجاد کند.

تسریع آزمایشات بالینی: شناسایی کاندیداهای مناسب برای آزمایشات بالینی بسیار مهم است. یادگیری ماشینی انتخاب شرکت‌کنندگان را تسریع کرده و توزیع متعادلی را در بین گروه‌های آزمایشی تضمین می‌کند. این فناوری باعث تسریع، افزایش قابلیت اطمینان و افزایش امنیت در فرآیند کارآزمایی بالینی می‌شود. علاوه بر این، سیستم‌های هوش مصنوعی هشدارهای اولیه را برای نتایج آزمایش‌های غیرقطعی ارائه می‌دهند و مداخلات به موقع را تسهیل می‌کنند.

به طور خلاصه، آینده هوش مصنوعی در پزشکی نویدبخش است ولی این امر مشروط به همکاری چند رشته‌ای، دسترسی عادلانه به داده‌ها ومدل‌های توسعه‌یافته و همسویی استراتژیک با فناوری‌های نوظهور مراقبت‌های بهداشتی است. تاثیر هوش مصنوعی در پزشکی امروزه امری انکار ناپذیر بوده و قطعا در آینده موارد بسیار بیشتری از استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی ظهور خواهند کرد.