فناوری‌های درمان از طریق هوش مصنوعی کدامند؟

در حال حاضر درمان از طریق هوش مصنوعی، تغییرات بنیادینی را در دانش پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی به‌وجود آورده است. هوش مصنوعی همراه با علم داده، مجموعه‌ فراوانی از داده‌های پزشکی را جمع‌آوری کرده و با کمک یادگیری ماشینی در پزشکی می‌تواند راه درمان بسیاری از بیماری‌های سخت را پیدا کند. این دانش همچنین کار را فراتر از این می‌برد و می‌تواند با یادگیری ماشینی، هنگامی که بیماری در مراحل اولیه‌اش قرار دارد و یا حتی زمانی که هنوز بیماری شروع نشده و احتمال می‌رود که فرد بیمار شود، نوع و میزان گمانه‌زنی‌ها را شناسایی کند و موجب پیشگیری بیماری با هوش مصنوعی شود.

درمان از طریق هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با کاشت فناوری‌های هوش مصنوعی در بدن و جراحی رباتیک نیز انجام پذیرد. در سال‌های گذشته ابزارهای بسیاری به‌وجود آمده‌اند که می‌توان آن‌ها را در بدن انسان کار گذاشت. این ابزارها هم می‌توانند جای اندام مختلف را در بدن بگیرند (مانند قلب مصنوعی) و هم آن‌که داده‌های موجود در بدن را تحلیل و بررسی کنند و آن را به پردازشگرهای بیرونی بفرستند. جراحی رباتیک نیز می‌تواند به آسانی و در کمترین زمان ممکن، عمل‌های سخت و طولانی پیشین را با هزینه‌ای بسیار پایین انجام دهد. در ادامه به چهار فناوری بنیادین که درمان از طریق هوش مصنوعی را ممکن می‌سازند، می‌پردازیم.

کاشت فناوری‌های هوش مصنوعی در بدن انسان

باوجود تمام پیشرفت‌هایی که دانش پزشکی در زمینه فناوری‌های سایبری به‌دست آورده، ولی همچنان کاشت فناوری‌های هوش مصنوعی در بدن انسان یک چالش فنی بزرگ است. پیدا کردن مواد عالی که بتوانند به سیستم عصبی بدن پیوند داده‌شوند و درمان از طریق هوش مصنوعی را ممکن سازند بسیار سخت است.

با این حال دانشمندان دانشگاه TU Dresden در کرسی اپتوالکترونیک، اکنون برای اولین بار موفق به ساخت و پیشرفت یک پلتفرم هوش مصنوعیِ قابل کاشتِ سازگار با زیست‌محیط داخل بدن انسان شده‌اند. این پلتفرم الگوهای سالم و آسیب‌شناختی را در قالب سیگنال‌های بیولوژیکی، مانند میزان تپش قلب در زمان مشخص، طبقه‌بندی می‌کند. این فناوری تغییرات پاتولوژیک (آسیب‌شناسانه) را حتی بدون نظارت پزشک هم تشخیص می‌دهد و درک می‌کند. در این فناوری، رویکردی در نظر گرفته شده که می‌تواند سیگنال‌های زیستی سالم و ناسالم را بر اساس یک تراشه الکترونیکی مبتنی بر هوش مصنوعی را بلادرنگ طبقه‌بندی کند.

به طور کلی این فناوری از شبکه‌های فیبری استفاده می‌کند که جنسش پلیمر است و از نظر ساختاری شبیه به مغز انسان کار می‌کند؛ این فناوری نورومورفیک پردازش مغز انسان را ممکن می‌سازد. کاشت فناوری‌های هوش مصنوعی در بدن انسان بر اساس فناوری‌های نورومورفیک، چیدمان تصادفی الیاف پلیمری را تشکیل می‌دهد که به اصطلاح به ‌آن «شبکه بازگشتی» می‌گویند. شبکه بازگشتی این امکان را فراهم می‌کند تا داده‌ها همچون مغز انسان پردازش شوند.

غیر خطی بودن این شبکه‌ها حتی کوچکترین تغییرات سیگنال را نیز تقویت می‌کند، که معمولاً ارزیابی آن‌ها (برای مثال در مورد تپش قلب) برای پزشکان دشوار است. با این حال، تبدیل غیرخطی با استفاده از شبکه پلیمری این امکان درمان از طریق هوش مصنوعی را بدون هیچ مشکلی فراهم می‌کند.

یادگیری ماشینی چگونه به دانش پزشکی کمک می‌کند؟

در جهان پزشکی امروز، داده‌هایی وجود دارند که به دلیل فراوانی بیش از اندازه یا ماهیت نامفهوم، برای انسان‌ها چندان قابل استفاده نیستند. این‌جاست که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در پزشکی وارد می‌شوند و این فراوانی داده‌ها را با نظم و ترتیب، معنی و ترجمه می‌کنند.

برای درمان از طریق هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی راهی برای طراحی الگوریتم‌ها و مدل‌های پیچیده پیدا می‌کند تا داده‌های موجود به بهترین شکل تحلیل شوند. به این تکنیک در «یادگیری ماشینی در پزشکی» تحلیل پیشگویانه می‌گویند. تحلیل‌های پیشگویانه به پزشکان اجازه می‌دهند، تصمیمات و نتایجی دل‌آسوده و عالی به‌دست آورند و با آموختن از روابط و روندهای گذشته، از فراست‌های پنهان بهره‌برداری کنند. به‌طور مثال یادگیری ماشینی در پزشکی، برای درمان بیماری‌های مختلف سرطان کمک‌های فراوانی کرده است و به کمک الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشینی، درمان از طریق هوش مصنوعی ممکن می‌شود.

هدف این الگوریتم‌ها تشخیص سریع و بلادرنگ رشد سلول‌های سرطانی در بدن است. پزشک متخصص تنها با تکیه بر دانش و تجربه خود و همچنین نتیجه‌های به دست‌آمده از آزمایش‌های بالینی به تشخیص بیماری می‌پردازد، ولی یادگیری ماشینی در پزشکی در کم‌ترین زمان ممکن و با کم‌ترین اشتباه، می‌تواند بیماری را حتی قبل از آن که شروع شود تشخیص دهد و برای درمان آن اقدام کند.

 جراحی رباتیک به کمک هوش مصنوعی

در حال حاضر هوش مصنوعی با شیوه‌های مختلفی به بهتر انجام شدن عمل جراحی و درمان از طریق هوش مصنوعی کمک می‌کند؛ با این حال دو روش وجود دارد که بیشتر از بقیه در اتاق عمل به کار می‌روند. یکی سرویس دستیار هوش مصنوعی است که در اتاق عمل به پزشک کمک می‌کند و شروع تا پایان جراحی را زیر نظر دارد. این سرویس با زیر نظر داشتن داده‌های جسمی بیمار، کمک می‌کند تا بهترین شرایط، مثل میزان درست داروی بی‌هوشی، اندازه درست تپش قلب و تنفس یک‌نواخت برای بیمار فراهم شود.

دیگر روش درمان از طریق هوش مصنوعی، جراحی رباتیک است. جراحی رباتیک که معمولاً با یک ربات هوشمند انجام می‌شود، یکی از روش‌های بسیار مهم در درمان از طریق هوش مصنوعی که بر اساس پژوهش‌های موجود به زودی جای جراحی با پزشک را می‌گیرد. هم‌اکنون نیز بسیاری از بیمارستان‌ها هستند که از جراحی رباتیک برای انجام عمل‌هایی با کمترین خطر استفاده می‌کنند. این دستگاه‌های رباتیک که بر اساس الگوریتم‌های پیشرفته و خودآموز هوش مصنوعی کار می‌کنند از جراحی رباتیک چشم که بسیار حساس است، تا جراحی رباتیک قلب باز و جراحی رباتیک مغز که هر دو نیز بسیار خطرناکند را انجام می‌دهند.

این ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی کارهای پیچیده را با دقت، انعطاف و کنترلی که فراتر از توانایی‌های انسان است، انجام می‌دهند. ربات به کمک یک اسکن بزرگ سه‌بعدی از اندام مورد نظر، جراحی و درمان از طریق هوش مصنوعی را انجام می‌دهد.

تلاش برای پیشگیری بیماری با هوش مصنوعی

در این‌روزها بیماری‌های گوناگونی در جهان شیوع پیدا کرده‌اند. از کرونا و امیکرون که بیماری‌های ویروسی هستند تا بیماری‌هایی همچون دیابت، نارسایی‌های قلبی‌عروقی و انواع سرطان که دلایل گوناگون دیگری دارند و از بیماری‌های غیر ویروسی به حساب می‌آیند.

شناسایی زودهنگام و پیشگیری این بیماری‌ها، هزینه‌های فراوان آن‌ها را که بر جامعه و حکومت فشار می‌آورد، به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد. به‌ همین‌خاطر نیز پزشکان به سراغ پیشگیری بیماری با هوش مصنوعی رفته‌اند تا به این‌وسیله درمان از طریق هوش مصنوعی ممکن شود. در این زمینه با استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی و الگوریتم‌های هوش مصنوعی در رشته پزشکی، پژوهشگران می‌توانند در کم‌ترین زمان و با بیشترین دقت، ابتلا یا احتمال ابتلا به بیماری را در فرد بفهمند و در پیشگیری بیماری با هوش مصنوعی، قبل از بیماری یا در مراحل نخستین آن موفق باشند.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید