چگونه هوش مصنوعی آینده پزشکی را از نو می‌نویسد
پریسا سلامتی- ۲۰ مرداد ۱۴۰۴
هوش مصنوعی و فناوری‌های هوشمند به مدت چندین دهه در حوزه مراقبت‌های بهداشتی حضور داشته‌اند. «MYCIN» به احتمال زیاد یکی از نخستین سیستمهای هوش مصنوعی بود که در دهه 1970 به عرصه مراقبت‌های بهداشتی وارد شد. این سیستم به منظور شناسایی عفونت‌های باکتریایی و ارائه توصیه‌های درمانی طراحی شده بود. این تلاش‌ها و دیگر ابتکارات پیشگام، با وجود محدودیت‌هایشان، نشان‌دهنده پتانسیل هوش مصنوعی برای دگرگون کردن روش‌های پزشکی بودند.
اخیراً، توجهات زیادی به هوش مصنوعی جلب شده است که با پیشرفت‌های فراوانی همراه بوده و هدف آن افزایش بهره‌وری و دقت در صنایع مختلف، از جمله بیمارستان‌ها، شرکت‌های بیمه، تحقیقات دارویی و تشخیص‌ها است. سیستمهای هوش مصنوعی به منظور تحلیل داده‌های پیچیده پزشکی، بهبود دقت تشخیص، ارتقای کیفیت مراقبت از بیماران و تسهیل فرآیندهای عملیاتی به کار گرفته می‌شوند.
مزایای هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
به گفته «الکس دومان»، دکترای فلسفه و تحلیلگر داده در «Aptive Resources»، هوش مصنوعی به شیوه‌های گوناگونی به حوزه مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کند:
«به نظر من، برخی از کاربردهای نوآورانه و جدید هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی شامل استفاده از ابزارهایی مانند چت‌بات‌ها و هوش مصنوعی مولد برای ایجاد آواتارهای مجازی است که امکان برقراری ارتباط مستقیم با بیماران و جمع‌آوری اطلاعات پزشکی آن‌ها قبل از ملاقات با پزشک را فراهم می‌کند. به عقیده من، ادغام راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌تواند به صرفه‌جویی در زمان کارکنان حوزه بهداشت و درمان کمک کرده و تأثیر قابل توجهی در تسهیل فرآیند بازدیدها و بهبود تجربه بیماران داشته باشد.»
تشخیص پیشرفته و تحلیل پیش‌بینی
فناوری هوش مصنوعی قادر است تصاویر پزشکی از جمله اشعه ایکس، MRI و CT اسکن را پردازش و تفسیر کند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌توانند این تصاویر را با دقت بالا تحلیل کرده و الگوها و ناهنجاری‌هایی را شناسایی کنند که ممکن است توسط انسان نادیده گرفته شوند.
سیستمهای هوش مصنوعی قادرند داده‌های بالینی را ترکیب کرده و تشخیص‌های جامع‌تری ارائه دهند که به شناسایی و درمان زودهنگام بیماری‌ها کمک می‌کند. کاربردهای تشخیص مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلفی از جمله رادیولوژی، آسیب‌شناسی و قلب‌شناسی وجود دارد.
برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده
پزشکی شخصی‌سازی شده به عنوان یک رویکرد نوین در حوزه مراقبت‌های بهداشتی شناخته می‌شود و هوش مصنوعی نقش کلیدی در تحقق آن دارد. با تجزیه و تحلیل داده‌های وسیع بیماران، از جمله اطلاعات ژنتیکی، سوابق پزشکی و عوامل مرتبط با سبک زندگی، هوش مصنوعی به ارائه پزشکی دقیق کمک می‌کند.
این تحلیل به طراحی برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده کمک می‌کند که کارایی بیشتری دارند و عوارض جانبی کمتری نسبت به روش‌های سنتی ایجاد می‌کنند. همچنین، هوش مصنوعی قادر است به طور مداوم از داده‌های جدید یاد بگیرد و توصیه‌های درمانی را با نیازهای متغیر هر بیمار تطبیق دهد.
این موضوع در شرایطی به کار می‌رود که یک رویکرد شخصی‌سازی شده بیشترین تأثیر را بر نتایج بیماران داشته باشد، مانند انکولوژی و درمان بیماری‌های مزمن.
کارایی عملیاتی و کاهش هزینه
کارهای اداری فشار زیادی بر زمان و روان کارکنان حوزه بهداشت و درمان وارد می‌کند. هوش مصنوعی با اتوماسیون وظایف اداری رایج، این فشار را کاهش داده و به بهبود کارایی عملیاتی کمک می‌کند.
این خودکارسازی به متخصصان حوزه بهداشت و درمان این امکان را می‌دهد که بیشتر بر روی ارائه خدمات به بیماران تمرکز کنند. برخی از وظایف اداری که هوش مصنوعی قادر به انجام آن‌هاست شامل برنامه‌ریزی، صدور صورتحساب و مدیریت پرونده‌ها می‌باشد. به عنوان نمونه‌ای از چگونگی عملکرد این سیستم، می‌توان به نحوه سازماندهی رونویسی‌های پزشکی با استفاده از API «OpenAI» اشاره کرد.
تحلیل پیش‌بینی
تحلیل پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی قادر است با بررسی داده‌های تاریخی و شناسایی الگوها، نتایج بیماران را پیش‌بینی کند. این قابلیت به ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی این امکان را می‌دهد که به‌منظور بهبود مراقبت از بیماران، زودتر اقدام کنند. همچنین، هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده در حوزه سلامت عمومی با پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها و کمک به تخصیص بهینه منابع، نقش مهمی ایفا می‌کند.
کشف دارو
هوش مصنوعی با بررسی و تحلیل داده‌های وسیع، به شناسایی کاندیداهای احتمالی دارو و پیش‌بینی اثرگذاری و ایمنی آن‌ها کمک کرده است و بدین ترتیب، فرآیند کشف دارو را تسریع می‌بخشد. این فناوری همچنین زمان و هزینه‌های مربوط به روش‌های سنتی کشف دارو را کاهش می‌دهد.
علاوه بر غربالگری ترکیبات، هوش مصنوعی می‌تواند در بهینه‌سازی طراحی و جذب شرکت‌کنندگان در کارآزمایی‌های بالینی نیز مؤثر باشد.
فناوری‌های کلیدی هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
تعدادی از فناوری‌های خاص هوش مصنوعی وجود دارند که در حوزه مراقبت‌های بهداشتی به کار گرفته می‌شوند. این فناوری‌ها به شیوه‌های گوناگون ترکیب شده و برای رفع چالش‌های موجود در این صنعت مورد استفاده قرار می‌گیرند.
یادگیری ماشین
یادگیری ماشین (ML) به فرآیند طراحی الگوریتم‌هایی اشاره دارد که قادرند از داده‌ها یاد بگیرند و به پیش‌بینی یا اتخاذ تصمیمات بپردازند. در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، این الگوریتم‌ها برای شناسایی الگوها و روندهای موجود در داده‌های پیچیده پزشکی به کار می‌روند و به این ترتیب، به بهبود تشخیص، برنامه‌ریزی درمان و نتایج بیماران کمک می‌کنند.
با یادگیری پیوسته از اطلاعات جدید، این الگوریتم‌ها می‌توانند به تدریج دقت بیشتری پیدا کنند. مدل‌های یادگیری ماشین (ML) به منظور پیش‌بینی پیشرفت بیماری، نتایج بیماران و عوارض احتمالی به کار گرفته شده‌اند. این مدل‌ها قادرند داده‌های بیماران را تحلیل کرده و برنامه‌های درمانی سفارشی را پیشنهاد دهند و همچنین تصمیمات بالینی مبتنی بر شواهد را اتخاذ کنند.
پردازش زبان طبیعی
پردازش زبان طبیعی (NLP) به کامپیوترها این قابلیت را می‌دهد که زبان انسان را بفهمند، تفسیر کنند و تولید نمایند. از NLP برای تحلیل داده‌های غیرساختاریافته در پرونده‌های پزشکی، مقالات علمی و یادداشت‌های بالینی بهره‌برداری می‌شود و اطلاعات ارزشمندی استخراج می‌کند که می‌تواند به بهبود مراقبت از بیماران و تسهیل فرآیندهای اداری کمک کند.
سیستمهای پردازش زبان طبیعی (NLP) قادرند اطلاعات مرتبط را از پرونده‌های الکترونیکی سلامت (EHR) استخراج کنند. این اطلاعات می‌توانند برای ارائه خلاصه‌های جامع از وضعیت بیماران، خودکارسازی مستندات بالینی و همچنین تجزیه و تحلیل ادبیات پزشکی به منظور آگاه‌سازی متخصصان مراقبت‌های بهداشتی از آخرین یافته‌های تحقیقاتی مورد استفاده قرار گیرند.
بینایی کامپیوتری
بینایی کامپیوتری از الگوریتم‌ها برای تحلیل و تفسیر داده‌های تصویری بهره می‌برد. در زمینه تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، MRI و CT اسکن، این فناوری با شناسایی ناهنجاری‌ها و بیماری‌هایی که تشخیص آن‌ها ممکن است دشوار باشد، دقت تشخیص را بهبود می‌بخشد.
تحلیل تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند در شناسایی تومورها، شکستگی‌ها و سایر بیماری‌ها مؤثر باشد. این فناوری قادر است اسلایدهای آسیب‌شناسی را برای شناسایی سلول‌های سرطانی بررسی کرده و تصاویری دقیق ارائه دهد که به جراحان در برنامه‌ریزی روش‌های پیچیده کمک می‌کند.
با استفاده از «DataCamp Business for Healthcare»، کارکنان شما می‌توانند درباره این فناوری‌ها و روش‌های به کارگیری آن‌ها برای ارتقای نتایج بیماران آموزش ببینند.
نحوه استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
این فناوری‌های هوش مصنوعی به صورت ترکیبی برای رفع چالش‌ها در حوزه مراقبت‌های بهداشتی به کار گرفته می‌شوند. برای آشنایی بیشتر با کاربردهای هوش مصنوعی در بیمارستان‌ها، می‌توانید به کتاب «Python in Healthcare: AI Applications in Hospitals» مراجعه کنید.
تصویربرداری پزشکی و تشخیص
به گفته «ارناوب چاترجی»، کارشناس ارشد و شریک انجمن در گروه محصولات دارویی و پزشکی در «McKinsey and Company»:
«به نظر می‌رسد که آنچه در حال حاضر مشاهده می‌کنیم، توافقی میان چندین طرف، از جمله بیمارستان‌ها و شرکت‌های فناوری، وجود دارد که هوش مصنوعی قرار است صنعت تصویربرداری تشخیصی را دگرگون کند. این تغییرات شامل بهبود بهره‌وری، افزایش دقت و برنامه‌ریزی درمان‌های شخصی‌سازی شده است و تمامی این قابلیت‌ها در حال حاضر آماده بهره‌برداری هستند.»
هوش مصنوعی با ارائه ابزارهایی که دقت و کارایی در تشخیص بیماری‌ها را بهبود می‌بخشد، تحولی در تصویربرداری پزشکی و فرآیند تشخیص ایجاد کرده است. برای کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه، می‌توانید در دوره «تحلیل تصویر پزشکی با پایتون» در «DataCamp» شرکت کنید.
رادیولوژی
الگوریتم‌های هوش مصنوعی به منظور تحلیل تصاویر اشعه ایکس، سی‌تی‌اسکن و ام‌آرآی برای شناسایی شرایطی نظیر تومورها، شکستگی‌ها و عفونت‌ها با دقت بسیار بالا به کار می‌روند. به عنوان نمونه، سیستمهای هوش مصنوعی قادرند نودول‌های ریوی را در تصاویر اشعه ایکس قفسه سینه زودتر از روش‌های سنتی شناسایی کنند.
پاتولوژی
هوش مصنوعی به آسیب‌شناسان در تحلیل نمونه‌های بافتی برای شناسایی سلول‌های سرطانی و دیگر ناهنجاری‌ها یاری می‌رساند. پلتفرم‌های آسیب‌شناسی دیجیتال از هوش مصنوعی برای اسکن و تفسیر اسلایدها بهره می‌برند که این امر باعث تسریع در فرآیند تشخیص و کاهش خطاهای انسانی می‌شود.
قلب
هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان ابزاری در کنار متخصصان قلب به شناسایی بیمارانی که در معرض خطر مشکلات قلبی هستند، کمک کند. کلینیک «Mayo» از این فناوری برای تشخیص زودهنگام بیماری‌های قلبی عروقی، از جمله سکته مغزی، و همچنین پیشگیری از نارسایی قلبی بهره می‌برد.
چشم پزشکی
سیستمهای هوش مصنوعی به تحلیل تصاویر شبکیه می‌پردازند تا بتوانند رتینوپاتی دیابتی، گلوکوم و دژنراسیون ماکولای مرتبط با سن را شناسایی کنند و گزینه‌های تشخیص و درمان زودهنگام را ارائه دهند. «Google Health» از فناوری هوش مصنوعی برای شناسایی رتینوپاتی دیابتی و کاهش خطر نابینایی بهره می‌برد.
درماتولوژی
تحلیل تصاویر با استفاده از هوش مصنوعی، با بررسی عکس‌های دیجیتال از ضایعات پوستی، به شناسایی بیماری‌های پوستی نظیر ملانوم کمک می‌کند. شرکت‌های «Novartis» و «Microsoft» در راستای طراحی یک ابزار دیجیتال سلامت مبتنی بر هوش مصنوعی برای شناسایی جذام از تصاویر ضایعات پوستی همکاری کرده‌اند.
نظارت از راه دور و خدمات از راه دور
هوش مصنوعی این امکان را فراهم می‌آورد که بیماران به‌طور غیرحضوری تحت نظارت قرار گیرند و خدمات درمانی از راه دور ارائه شود، که این امر به ارائه مراقبت‌های مداوم و کاهش نیاز به ویزیت‌های حضوری کمک می‌کند. دستگاه‌های پوشیدنی و سنسورها اطلاعات مربوط به سلامت را به‌صورت لحظه‌ای جمع‌آوری می‌کنند، از جمله ضربان قلب، فشار خون و سطح قند خون. الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند این داده‌ها را تحلیل کرده و ناهنجاری‌ها را شناسایی کنند، به‌طوری‌که مراقبین سلامت را از مشکلات احتمالی پیش از آنکه به وضعیت بحرانی برسند، مطلع سازند.
مشاوره مجازی
چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی به انجام ارزیابی‌های اولیه بیماران و تریاژ کمک می‌کنند تا بیماران به مراقبت‌های مناسب هدایت شوند. همچنین، پلتفرم‌های از راه دور از هوش مصنوعی بهره می‌برند تا مشاوره‌های ویدیویی را بهبود بخشند و بینش‌های آنی و پشتیبانی تشخیصی را برای ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی فراهم کنند.
کشف و توسعه دارو
هوش مصنوعی به طور قابل توجهی در تسریع فرآیند کشف و توسعه دارو مؤثر است و می‌تواند زمان و هزینه‌های مرتبط با ورود درمان‌های جدید به بازار را کاهش دهد.
غربالگری ترکیبات
الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند کتابخانه‌های شیمیایی گسترده‌ای را برای شناسایی کاندیداهای دارویی با بالاترین احتمال موفقیت مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند. این فرآیند به تسریع مرحله غربالگری اولیه کمک کرده و به محققان این امکان را می‌دهد که بر روی ترکیبات با پتانسیل بیشتر تمرکز کنند. شرکت «فایزر» نیز از هوش مصنوعی برای تسریع در فرآیند کشف دارو بهره می‌برد.
کارآزمایی‌های بالینی
هوش مصنوعی قادر است با شناسایی کاندیداهای مناسب، پیش‌بینی واکنش بیماران و نظارت بر داده‌ها به‌صورت لحظه‌ای، فرآیند طراحی و اجرای کارآزمایی‌های بالینی را بهبود بخشد. این امر به کارآزمایی‌های مؤثرتر و تسریع در تأیید داروهای جدید منجر می‌شود.
مدل‌سازی پیش‌بینی
مدل‌های هوش مصنوعی قادرند پیش‌بینی کنند که داروهای جدید چگونه با سیستمهای بیولوژیکی تعامل خواهند داشت و به پژوهشگران در شناسایی عوارض جانبی و اثربخشی آن‌ها یاری می‌رسانند. این موضوع به افزایش ایمنی و کارایی درمان‌های نوین کمک می‌کند. کلینیک «کلیولند» از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی واکنش بیماران مبتلا به صرع نسبت به جراحی بهره می‌برد.
ابتکارات بهداشت عمومی
هوش مصنوعی با فراهم کردن ابزارهایی برای رصد بیماری‌ها، پیش‌بینی شیوع آن‌ها و توسعه استراتژی‌های پیشگیرانه، به تقویت تلاش‌های بهداشت عمومی کمک می‌کند.
اپیدمیولوژی
هوش مصنوعی قابلیت تحلیل داده‌ها از منابع گوناگون، از جمله سوابق پزشکی و الگوهای سفر را دارد. این فناوری می‌تواند به پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها و ردیابی گسترش بیماری‌های عفونی کمک کند. به این ترتیب، مقامات بهداشت عمومی می‌توانند به شکل مؤثرتری واکنش نشان دهند و منابع را در مناطقی که بیشترین نیاز وجود دارد، تخصیص دهند.
برنامه‌های پیشگیرانه
تحلیل پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی قادر است گروه‌های در معرض خطر ابتلا به برخی بیماری‌ها را شناسایی کند و این امر امکان اجرای اقدامات پیشگیرانه هدفمند و مداخلات بهداشتی را فراهم می‌آورد. به عنوان نمونه، هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از داده‌های تاریخی و عوامل محیطی، شیوع آنفولانزا را پیش‌بینی کند و این پیش‌بینی می‌تواند به هدایت کمپین‌های واکسیناسیون کمک کند.
عملیات
هوش مصنوعی به طور روزافزونی برای افزایش کارایی در عملیات مراقبت‌های بهداشتی، از جمله برنامه‌ریزی، مدیریت موجودی و سایر زمینه‌ها به کار گرفته می‌شود. شرکت «Humana» از فناوری هوش مصنوعی گفتگو از «IBM» بهره‌برداری کرده است تا به طور سریع و مؤثر به سوالات ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی در خصوص پوشش بیمه بیماران پاسخ دهد.
ابزارهای هوش مصنوعی
در ادامه، جدولی از چندین ابزار هوش مصنوعی که هم‌اکنون در حوزه مراقبت‌های بهداشتی به کار گرفته می‌شوند، ارائه شده است:
| ابزار | کاربرد | استفاده کننده |
|---|---|---|
| Aidoc | تسهیل تشخیص زودهنگام بیماری و به حداقل رساندن خطاهای تشخیصی | بیمارستان‌ها |
| Shift Technology | روان‌سازی پردازش مطالبات و تشخیص تقلب | شرکت‌های بیمه |
| Atomwise | شناسایی کاندیداهای بالقوه دارو و پیش‌بینی اثربخشی آن‌ها | توسعه دارو |
| BenevolentAI | کاهش زمان و هزینه مرتبط با عرضه درمان‌های جدید به بازار | توسعه دارو |
| Digital Diagnostics | تشخیص دقیق شرایطی مانند رتینوپاتی دیابتی و سرطان پوست از تصاویر پزشکی | تشخیص |
| PathAI | دستیابی به نتایجی قابل مقایسه با نتایج پزشکان با تجربه در تشخیص | تشخیص |
| Qventus | افزایش کارایی عملیاتی با استفاده از تحلیل پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی | امکانات مراقبت‌های بهداشتی |
| LeanTaaS | بهینه‌سازی تخصیص منابع و کاهش هزینه‌های عملیاتی | امکانات مراقبت‌های بهداشتی |
چالش‌های هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
در حالی که هوش مصنوعی وعده‌های بزرگی را به همراه دارد، همچنین چالش‌های متعددی را نیز به وجود می‌آورد.
نگرانی‌های اخلاقی
زمانی که به کاربرد هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان می‌پردازیم، نگرانی‌های اخلاقی از اهمیت بالایی برخوردارند. مسائلی نظیر تعصب در هوش مصنوعی، مسئولیت‌پذیری و احتمال سوءاستفاده، سوالات اخلاقی جدی را به وجود می‌آورند. رعایت اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی برای حفظ اعتماد و عدالت در خدمات بهداشتی ضروری است.
در سال 2021، سازمان بهداشت جهانی گزارشی منتشر کرد که در آن استانداردهای اخلاقی مربوط به به‌کارگیری هوش مصنوعی در این حوزه را توضیح داده است. این گزارش شامل شش اصل راهنماست که هدف آن حداکثر کردن مزایای هوش مصنوعی و کاهش خطرات آن است، به‌گونه‌ای که این فناوری در خدمت منافع عمومی قرار گیرد و از شفافیت، فراگیری و پاسخگویی برخوردار باشد. این استانداردها به منظور حفظ استقلال بیماران در تصمیم‌گیری‌های مربوط به مراقبت‌های خود و همچنین تضمین حریم خصوصی و عدالت، در نهایت انسان را در موقعیت کنترل نگه می‌دارند.
حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها
حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها یکی از چالش‌های مهم به شمار می‌آید. به کارگیری هوش مصنوعی مستلزم دسترسی به حجم زیادی از اطلاعات بیماران است که این موضوع نگرانی‌هایی را در زمینه امنیت داده‌ها و حریم خصوصی بیماران به وجود می‌آورد. بنابراین، اتخاذ تدابیر قوی برای حفاظت از داده‌ها به منظور حفظ اطلاعات حساس ضروری است.
مسائل نظارتی
توسعه سریع فناوری هوش مصنوعی از ایجاد مقررات جدید جلوتر است. این وضعیت به عنوان «غرب وحشی هوش مصنوعی» شناخته می‌شود و در صورت عدم مدیریت مناسب، می‌تواند خطراتی به همراه داشته باشد. ضروری است که ما چارچوب‌های نظارتی قوی را برای تضمین استفاده ایمن و مؤثر از هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی طراحی و پیگیری کنیم.
هزینه و بازده سرمایه‌گذاری
ارزیابی هزینه و بازده سرمایه‌گذاری (ROI) در پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی یک عامل مهم دیگر است. توسعه و استقرار این راه‌حل‌ها ممکن است هزینه‌بر باشد و نیازمند سرمایه‌گذاری قابل توجهی در زمینه فناوری، زیرساخت و آموزش است. اگرچه هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری منجر شود، اما لازم است که هزینه‌های اولیه سرمایه‌گذاری و نگهداری مستمر به دقت مورد بررسی قرار گیرد.
مقابله با تعصب و انحراف هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
احتمالاً بزرگ‌ترین چالش هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، تعصبات موجود در الگوریتم‌های آن است.
درک تعصب هوش مصنوعی
الگوریتم‌های هوش مصنوعی، اگر به درستی طراحی و آزمایش نشوند، ممکن است تعصبات موجود در داده‌هایی که بر اساس آن‌ها آموزش دیده‌اند را منتقل کنند. این تعصبات می‌توانند باعث رفتار نابرابر و ناعادلانه نسبت به گروه‌های مختلف بیماران شوند و به طور بالقوه نابرابری‌های موجود در حوزه سلامت را تشدید نمایند.
داده‌های آموزشی ممکن است بازتاب‌دهنده تعصبات اجتماعی موجود، از جمله نابرابری‌های نژادی، جنسیتی یا اقتصادی باشند که این امر می‌تواند به ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی مغرضانه منجر شود. به عنوان نمونه، مدلی از هوش مصنوعی که عمدتاً بر اساس داده‌های یک جمعیت خاص آموزش دیده است، ممکن است در عملکرد خود نسبت به جمعیت‌های دیگر ناکارآمد باشد.
تعصب الگوریتمی ممکن است در فرآیند طراحی و توسعه مدل‌های هوش مصنوعی به وجود آید، به‌ویژه زمانی که نظرات و دیدگاه‌های مختلف در این روند نادیده گرفته شوند.
تعصب در هوش مصنوعی موضوعی حیاتی است که نیاز به توجه ویژه دارد. تأثیر الگوریتم‌های مغرضانه در این حوزه می‌تواند عواقب جدی به همراه داشته باشد، از جمله تشخیص‌های نادرست، توصیه‌های درمانی ناعادلانه و نتایج بهداشتی نامناسب برای گروه‌های حاشیه‌ای. این مسئله نه تنها اعتماد به سیستمهای هوش مصنوعی را کاهش می‌دهد، بلکه کیفیت کلی خدمات بهداشتی را نیز تحت تأثیر قرار می‌دهد.
استراتژی‌های کاهش‌دهنده
برای رسیدگی به تعصب هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی و کاهش آن، لازم است اقداماتی را انجام دهیم:
اول: باید اطمینان حاصل کنیم که مجموعه داده‌های آموزشی شامل تنوع کافی بوده و نمایانگر تمامی گروه‌های بیمار است. این کار به کاهش تعصب و افزایش قابلیت تعمیم مدل‌های هوش مصنوعی کمک خواهد کرد.
دوم: لازم است به‌طور منظم ممیزی‌های تعصب را انجام دهیم و از معیارهای عدالت برای ارزیابی عملکرد مدل‌ها در گروه‌های مختلف جمعیت بهره بگیریم تا به شناسایی و اندازه‌گیری تعصبات کمک کنیم.
حفظ شفافیت در فرآیند توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند به افزایش پاسخگویی کمک کند. همچنین، تیم‌های طراحی متنوع با در نظر گرفتن نظرات گوناگون می‌توانند از بروز تعصبات جلوگیری کرده و انصاف کلی مدل‌ها را بهبود بخشند.
در نهایت، نظارت پیوسته بر سیستمهای هوش مصنوعی در شرایط واقعی برای شناسایی و رفع هرگونه تعصب جدید ضروری است. در صورت شناسایی تعصب، می‌توانیم به اجرای حلقه‌های بازخورد بپردازیم تا مدل‌ها را به مرور زمان اصلاح و بهبود دهیم.
آینده هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
حال بیایید تصور کنیم که با پیشرفت هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، آینده به چه شکلی خواهد بود. «آدام بیکر»، مدیرعامل شرکت «Perspectives Behavioral Health Management LLC»، بیان می‌کند که:
«در آینده، انتظار می‌رود که هوش مصنوعی به طور گسترده‌تری در حوزه مراقبت‌های بهداشتی به کار گرفته شود. این فناوری قادر خواهد بود پشتیبانی در زمان واقعی، تشخیص‌های پیشرفته و توصیه‌های درمانی بسیار شخصی‌سازی شده را ارائه دهد. با استفاده از هوش مصنوعی، سیستمهای بهداشتی می‌توانند به سمت پیش‌بینی بهتر حرکت کنند و به طور مداوم وضعیت‌های بهداشتی را قبل از وخیم شدن، زیر نظر داشته و پیش‌بینی کنند. این امر منجر به ایجاد سیستمی پاسخگوتر و کارآمدتر خواهد شد.»
روندهای نوظهور
بیایید ابتدا نگاهی به برخی از روندهای اخیر هوش مصنوعی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی بیندازیم:
هوش مصنوعی در ژنومیکس
هوش مصنوعی با قابلیت تحلیل سریع و دقیق حجم بالایی از داده‌های ژنتیکی، تحولی در زمینه ژنومیکس ایجاد می‌کند. این پیشرفت به شناسایی جهش‌های ژنتیکی، درک بهتر اختلالات ژنتیکی پیچیده و طراحی برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده بر اساس ترکیب ژنتیکی هر فرد کمک خواهد کرد.
تله پزشکی و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی با فراهم کردن ابزارهایی برای نظارت از راه دور بر بیماران، مشاوره‌های آنلاین و ارزیابی مداوم وضعیت سلامت، به پیشرفت تله‌پزشکی کمک می‌کند. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، تعاملات بیماران را تسهیل کرده و ارزیابی‌های اولیه را انجام می‌دهند و بیماران را به سمت دریافت مراقبت‌های مناسب هدایت می‌کنند.
هوش مصنوعی قادر است داده‌های مربوط به سلامت بیماران را از دستگاه‌های پوشیدنی تجزیه و تحلیل کرده و به صورت لحظه‌ای وضعیت آن‌ها را زیر نظر داشته باشد. این فناوری می‌تواند مراقبین سلامت را از مشکلات احتمالی پیش از آنکه به وضعیت بحرانی تبدیل شوند، مطلع سازد.
هوش مصنوعی و سلامت روان
هوش مصنوعی با بررسی داده‌ها از منابع گوناگون، از جمله الگوهای گفتاری، فعالیت‌های رسانه‌های اجتماعی و اطلاعات بیومتریک، به بهبود تشخیص و درمان اختلالات روانی کمک می‌کند. همچنین، احتمال می‌رود که استفاده از روان‌پزشکان مبتنی بر هوش مصنوعی در آینده رایج شود.
مدل‌های هوش مصنوعی قادرند نشانه‌های اولیه مشکلات روانی مانند افسردگی و اضطراب را شناسایی کرده و امکان مداخلات به موقع را فراهم کنند. این فناوری می‌تواند با استفاده از داده‌های شخصی بیماران، توصیه‌های درمانی متناسب و شخصی‌سازی شده ارائه دهد و به این ترتیب، اثربخشی مداخلات در حوزه سلامت روان را افزایش دهد.
هوش مصنوعی در مراقبت از سالمندان
هوش مصنوعی به همراه رباتیک، نقش کلیدی در پاسخگویی به نیازهای جمعیت سالمند دارد و با ارائه راهکارهایی که به بهبود مراقبت از سالمندان و حمایت از زندگی مستقل آن‌ها کمک می‌کند، اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده است.
تکنولوژی‌های هوشمند به نظارت بر سلامت و ایمنی سالمندان در منزل می‌پردازند و مراقبان را از مشکلات احتمالی مطلع می‌سازند. ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی نیز قادرند در انجام کارهای روزمره، تسهیل تحرک و مدیریت داروها یاری رسانند و به این ترتیب کیفیت زندگی سالمندان را ارتقا دهند.
تأثیر اقتصادی
پیش‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی تأثیرات اقتصادی قابل توجهی بر صنعت مراقبت‌های بهداشتی بگذارد، به رشد آن کمک کند و مزایای مالی چشمگیری به همراه داشته باشد. انتظار می‌رود که بازار این حوزه تا سال 2030 به 188 میلیارد دلار برسد. این رشد عمدتاً ناشی از پیشرفت‌های فناوری هوش مصنوعی و افزایش پذیرش آن توسط سازمان‌های فعال در زمینه مراقبت‌های بهداشتی خواهد بود.
هوش مصنوعی می‌تواند با بهبود کارایی عملیاتی، خودکارسازی وظایف اداری و افزایش دقت در تشخیص، هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را کاهش دهد. این موضوع می‌تواند به کاهش خطاها و بهینه‌سازی استفاده از منابع منجر شود. به عنوان نمونه، در کلینیک «کلیولند»، استفاده از ابزارهای برنامه‌ریزی مبتنی بر هوش مصنوعی باعث کاهش 10 درصدی زمان انتظار بیماران گردید. این نوع کارایی به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی این امکان را می‌دهد که بر روی وظایف پیچیده‌تر و با ارزش افزوده تمرکز کنند و در نتیجه بهره‌وری کلی و کیفیت مراقبت از بیماران افزایش یابد.
آموزش و توسعه هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
همان‌طور که مشاهده کردیم، به نظر می‌رسد که هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی به یک ضرورت تبدیل شده است. بنابراین، ضروری است که افراد فعال در این صنعت به‌طور مناسب برای فناوری‌ها و فرآیندهای جدیدی که در آینده معرفی خواهند شد، آماده شوند.
برنامه‌های آموزشی ارتقا یافته با هوش مصنوعی
هوش مصنوعی قادر است شیوه طراحی و اجرای برنامه‌های آموزشی در سازمان‌های بهداشت و درمان را دگرگون کند. پلتفرم‌های یادگیری تطبیقی که بر پایه هوش مصنوعی فعالیت می‌کنند، می‌توانند تجربیات یادگیری سفارشی را فراهم آورند و محتوا و سرعت آموزش را با نیازهای خاص هر یادگیرنده هماهنگ کنند.
یادگیری شخصی‌سازی شده
یک نمونه از این رویکرد یادگیری شخصی‌سازی شده، دستیار هوش مصنوعی «DataCamp» است که با ارائه بازخورد و ارزیابی‌های متناسب با هر فرد، فرآیند یادگیری را بر اساس سطح مهارت دانش‌آموز تنظیم می‌کند.
این روش آموزشی سفارشی می‌تواند به بهبود حفظ اطلاعات پیچیده کمک کند. برنامه‌های آموزشی شخصی‌سازی شده می‌توانند برای یادگیری روش‌های نوین پزشکی، فناوری‌های جدید اداری یا به‌روز بودن با آخرین تحقیقات مورد استفاده قرار گیرند.
روش‌های آموزشی پیشرفته
به عنوان نمونه، فناوری‌های شبیه‌سازی و واقعیت مجازی (VR) که تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار دارند، قادرند آموزش‌های عملی برای روش‌های پیچیده پزشکی را فراهم کنند. این شبیه‌سازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند محیط‌های یادگیری جامع و ایمنی را ایجاد کنند که به تقویت مهارت‌های عملی بدون هیچ‌گونه خطری برای بیماران کمک می‌کنند.
این فناوری‌ها در حال حاضر به کار گرفته می‌شوند. به عنوان نمونه، کلینیک «کلیولند» از دوره‌های آموزشی تعاملی مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارتقای دانش مداوم متخصصان بهداشت و درمان خود بهره می‌برد. هدف آن‌ها این است که به برترین سیستم مراقبت‌های بهداشتی با بالاترین سطح سواد هوش مصنوعی در جهان تبدیل شوند!
ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند به منظور پیگیری پیشرفت عملکرد کارکنان، نتایج بیماران و کارایی عملیاتی ناشی از یادگیری مداوم مورد استفاده قرار گیرند. سیستمهای بازخورد مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند بازخوردها را از یادگیرندگان جمع‌آوری و تحلیل کنند تا به بهبود و اصلاح برنامه‌های آموزشی کمک کنند.
بهبود مهارت‌ها در هوش مصنوعی
با گسترش خدمات هوش مصنوعی در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، آشنایی کاربران با قابلیت‌ها و محدودیت‌های این نرم‌افزارها به طور فزاینده‌ای اهمیت پیدا می‌کند. در حال حاضر، سواد هوش مصنوعی به اندازه سواد اینترنت در دهه 1990 و اوایل 2000 حائز اهمیت است.
طبق گزارش «وضعیت سواد داده و هوش مصنوعی 2024»، 62% از رهبران بر این باورند که تسلط بر هوش مصنوعی در حال حاضر برای انجام وظایف روزمره تیم‌هایشان ضروری است. «DataCamp for Business» منابع فوق‌العاده‌ای برای ارتقای مهارت‌های هوش مصنوعی کارکنان شما فراهم کرده است، از جمله دوره «عملکردهای مسئولانه هوش مصنوعی». همچنین، «DataCamp» مسیرهای یادگیری سفارشی برای کارمندان سازمان شما ارائه می‌دهد تا بتوانند به سرعت مهارت‌های لازم در زمینه هوش مصنوعی را کسب کنند.
سازمان‌های بهداشت و درمان می‌توانند با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی در زمینه آموزش و توسعه، اطمینان حاصل کنند که کارکنان آن‌ها دارای مهارت‌های لازم، به‌روز و آماده برای پاسخگویی به نیازهای فعلی مراقبت‌های بهداشتی هستند.
