هوش مصنوعی در پزشکی؛ از تشخیص سریع‌تر تا درمان‌های شخصی‌سازی‌شده در دندان پزشکی
پریسا سلامتی- ۱۱ دی ۱۴۰۳
در دنیای امروز، هوش مصنوعی مرزهای دانش را در بسیاری از حوزه‌ها جابه‌جا کرده است و پزشکی نیز از این قاعده مستثنی نیست. در پنل «کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی»، جمعی از متخصصان برجسته درباره تأثیر این فناوری در حوزه‌های جراحی فک و صورت، پروتزهای دندانی، و درمان‌های توموری بحث کردند. این گفت‌وگو نگاهی به فرصت‌ها، چالش‌ها و آینده هوش مصنوعی در پزشکی دارد.
تحول در جراحی‌های فک و صورت با هوش مصنوعی
«مصطفی آلام»، جراح فک و صورت، با اشاره به تجربه خود در این حوزه بیان کرد: «ورود هوش مصنوعی به پزشکی، ابتدا بیشتر به بخش تشخیص معطوف بود. در گذشته، تشخیص نادرست یا ناقص می‌توانست عواقب ناگواری برای بیماران داشته باشد.»
به گفته او: «ابزارهایی مانند مدل‌سازی سه‌بعدی و اپلیکیشن‌های پیشرفته، دقت عمل جراحی را به طور چشمگیری افزایش داده و باعث شده است تا جراحان بتوانند تصمیمات دقیق‌تری اتخاذ کنند. برای مثال، هوش مصنوعی با تحلیل تصاویر رادیولوژی و مدل‌های سه‌بعدی، میزان دقت در پیش‌بینی محل جراحی و حتی نتایج پس از آن را افزایش داده است.»
او همچنین به اهمیت سرعت در تصمیم‌گیری اشاره کرد و توضیح داد که این فناوری، با تحلیل داده‌های حجیم، می‌تواند در زمان کوتاهی راهکارهای پیشنهادی دقیقی ارائه دهد.
پیش‌بینی دقیق در پروتزهای دندانی
«کامیار عباسی»، متخصص پروتزهای دندانی، بر این باور است: «هوش مصنوعی یکی از بزرگ‌ترین تغییرات را در پیش‌بینی دقیق نتایج درمان قبل از آغاز آن ایجاد کرده است. این فناوری به بیماران امکان می‌دهد تا نتیجه نهایی درمان را پیش از شروع ببینند و با اطمینان بیشتری تصمیم‌گیری کنند.»
عباسی به ابزارهای دیجیتال اشاره کرد که توانسته‌اند طراحی لبخند و ترمیم‌های دندانی را به سطحی جدید ارتقا دهند. او افزود: «تشخیص شکستگی‌های داخلی، میزان سایش دندان‌ها، و پیش‌بینی نیازهای آینده بیمار، با دقتی بی‌سابقه توسط هوش مصنوعی انجام می‌شود. این فناوری نه تنها باعث بهبود کیفیت درمان شده، بلکه توانسته زمان درمان را نیز به طور قابل توجهی کاهش دهد.»
کاهش خطاهای جراحی با تحلیل‌های دقیق
محسن گل‌کار، دیگر جراح فک و صورت حاضر در این پنل، به اهمیت هوش مصنوعی در کاهش خطاهای جراحی اشاره کرد. او اظهار داشت: «تحلیل تصاویر سه‌بعدی و ارائه طرح‌های درمانی دقیق به جراحان کمک می‌کند تا از نیاز به جراحی‌های مجدد جلوگیری کنند. یکی از چالش‌های اصلی در جراحی‌های فک و صورت، تشخیص نادرست مشکلات استخوانی است.»
او توضیح داد: «هوش مصنوعی، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، می‌تواند تصاویر رادیولوژی را با دقت بیشتری تحلیل کرده و ساختارهای پیچیده را شناسایی کند. همچنین، این فناوری قادر است به جراحان نشان دهد که چگونه می‌توانند تغییرات ظاهری را پیش‌بینی و مدل‌سازی کنند تا نتایج مطلوب‌تری برای بیماران حاصل شود.»
گل‌کار به کاهش هزینه‌های درمانی نیز اشاره کرد و تأکید کرد که با دقت بیشتر در تشخیص و درمان، بیماران از هزینه‌های اضافی جلوگیری خواهند کرد.
پزشکی شخصی‌سازی‌شده؛ آینده درمان‌ها
«حکیمه زالی»، عضو هیات علمی دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی، درباره پزشکی شخصی‌سازی‌شده صحبت کرد و ارتباط این رویکرد با هوش مصنوعی را توضیح داد. او با اشاره به تحقیقات تیم خود، بیان کرد که استفاده از چیپ‌های میکروفلوئیدیک امکان شبیه‌سازی شرایط بافت‌های انسانی را فراهم می‌کند.
زالی توضیح داد: «این چیپ‌ها، با تحلیل داده‌های ژنتیکی و رفتاری سلول‌ها، به پزشکان اجازه می‌دهند که درمان‌های خاص و اختصاصی برای هر بیمار طراحی کنند.»
او معتقد است: «این نوع درمان‌ها می‌توانند انقلابی در حوزه پزشکی ایجاد کنند. برای مثال، در درمان بیماران مبتلا به سرطان، این ابزارها می‌توانند به پزشکان کمک کنند تا بهترین روش درمانی را برای هر بیمار انتخاب کنند.»
او تأکید کرد: «هوش مصنوعی، با تحلیل الگوهای سلولی و پاسخ‌های دارویی، می‌تواند اثربخشی درمان‌ها را افزایش داده و از مقاومت دارویی جلوگیری کند.»
در این پنل، متخصصان با ارائه تجربیات خود نشان دادند که هوش مصنوعی چگونه می‌تواند پزشکی را متحول کند. از افزایش دقت در تشخیص و درمان تا کاهش هزینه‌ها و شخصی‌سازی فرآیند درمان، این فناوری مرزهای جدیدی را برای ارتقای سلامت انسان‌ها باز کرده است.
