هوش مصنوعی در حال تغییر مراقبت های بهداشتی است و کاربرد آن در بخش ها و تخصص های مختلف پزشکی به واقعیت تبدیل شده است.فناوری های هوش مصنوعی مانند پردازش گفتار به ذینفعان مراقبت های بهداشتی و متخصصان سلامت اجازه می دهد تا با تجزیه و تحلیل الگوهای داده ها و اتخاذ تصمیمات پزشکی یا تجاری بصورت آگاهانه، مشکلات و راه حل های مراقبت های بهداشتی را با سرعت و دقت بیشتری شناسایی کنند.

کاربرد های هوش مصنوعی در پزشکی

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی امروزه نقش مهمی ایفا می کند و امیدواریم که به طور مثبتی تکامل یابد.در این مقاله با برخی از کاربرد های هوش مصنوعی در صنعت پزشکی خواهیم پرداخت.

تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی با کمک هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در پردازش تصویر پزشکی به بررسی عکس ها و اسکن ها توسط پزشک کمک می کند. این فناوری به رادیولوژیست‌ها اجازه می‌دهد تا اطلاعات ضروری را برای اولویت‌بندی بیماران بحرانی شناسایی کنند. همچنین خطاهای احتمالی را در حین خواندن سوابق الکترونیکی سلامت حذف کنند و تشخیص‌های دقیق‌تری را انجام دهند.

یک کارآزمایی بالینی می تواند حجم زیادی از داده ها و تصاویر تولید کند که باید تجزیه و تحلیل شوند. برای شناسایی الگوها و مشکلات کم اهمیت، سیستم های هوش مصنوعی مجموعه داده ها را به سرعت بررسی کرده و آنها را با سایر مطالعات مقایسه کنند. ارائه دهندگان تصویربرداری پزشکی می توانند به راحتی اطلاعات مهم را با استفاده از این روش ردیابی کنند.

هوش مصنوعی به بررسی اقدامات تشخیصی و پزشکی قبلی، یافته های آزمایشگاهی، سابقه پزشکی و وضعیت فعلی می پردازد. رادیولوژیست ها و متخصصان قلب بر تنظیم این تصاویر تاکید دارد. این فناوری ممکن است به ساختار سیستم هر واحد پزشکی متصل شود و از هر ایستگاه کاری ارتباطی شبکه یا دستگاه استفاده شود. همچنین بدون ایجاد اختلال در عملکرد منظم واحد پزشکی، اصلاح شود.

کاهش هزینه تولید داروها

اگر علاقه مند به دانستن هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی هستید، باید با ابررایانه ها آشنا شوید. ابررایانه ها بر اساس پایگاه داده های ساختارهای مولکولی پیش بینی می کنند که کدام داروها ممکن است برای بیماری های خاص مفید باشند. فناوری شرکت هوش مصنوعی AtomNet قادر به پیش‌بینی اتصال ترکیبات کوچک به پروتئین‌ها با ارزیابی نشانه‌های میلیون‌ها مشاهدات تجربی است. همچنین هزاران شکل پروتئین با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشن است. شبکه های عصبی کانولوشن توانستند یک داروی ایمن و موثر را از پایگاه داده جستجو شده به دلیل این روش پیدا کنند و هزینه توسعه دارو را کاهش دهند.

تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار

به دلیل حجم انبوه داده‌های بهداشتی و سوابق پزشکی، پزشکان اغلب در تلاش هستند تا در جریان آخرین پیشرفت‌های پزشکی و در عین حال ارائه درمان با کیفیت بیمار محور باشند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به سرعت داده‌های زیست‌پزشکی گردآوری‌شده توسط واحدهای پزشکی و را بررسی کنند تا به پزشکان پاسخ‌های سریع و دقیق ارائه کنند.

بازیابی دارو با پلتفرم هوش مصنوعی

این یکی دیگر از کاربردهای عالی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند کاربردهای دارویی جدید را شناسایی کنند و در عین حال پتانسیل خطرناک و مکانیسم‌های عمل آنها را نیز ردیابی کنند. با استفاده از این فناوری، کسب‌وکار یک پلت فرم کشف دارو ایجاد کرد که به آن‌ها اجازه می‌دهد تا داروهای موجود و مواد شیمیایی زیست فعال را تغییر کاربری دهند.

پیش بینی آسان بیماری های کلیوی

تشخیص آسیب حاد کلیه برای پزشکان پیچیده است، با این حال می تواند باعث وخامت بیماران شود و به سرعت زندگی را تهدید کند. در سال 2019، یک فناوری هوش مصنوعی توسعه یافت که می تواند بیش از 90 درصد موارد حاد AKI را 48 ساعت زودتر از روش های مراقبت های بهداشتی مرسوم تشخیص دهد.

پرسنل فوریت های پزشکی و حمایت هوش مصنوعی

اعزام کنندگان اورژانس باید نشانه های ایست قلبی را تشخیص دهند تا اقدامات لازم را انجام دهند، که شانس زنده ماندن را در طول حمله قلبی ناگهانی افزایش می دهد. برای تعریف تشخیص از راه دور، هوش مصنوعی می تواند شواهد شفاهی و غیرکلامی را بررسی کند.

نقش هوش مصنوعی در تحقیقات و درمان سرطان

پرتودرمانی ممکن است فاقد یک پایگاه داده کامپیوتری برای جمع آوری و مدیریت داده ها در برخی شرایط باشد، که تحقیق و درمان سرطان را چالش برانگیز می کند. برخی از سیستم‌ها داده‌های پزشکی حیاتی را از بیماران جمع‌آوری می‌کنند، کیفیت مراقبت ارائه شده را ارزیابی می‌کنند، درمان‌ها را بهینه می‌کنند و نتایج، داده‌ها و تصویربرداری جامع انکولوژی را برای کمک به پزشکان در تصمیم‌گیری آگاهانه در مورد پرتودرمانی برای بیماران سرطانی ارائه می‌دهند.

همچنین پزشکان ممکن است با تبدیل چت بات ها به ابزارهای پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، با گردش کار، انتخاب های پزشکی و برنامه های درمانی خود بهره وری بیشتری داشته باشند. NLP و ML می توانند تاریخچه پزشکی بیمار را در زمان واقعی بخوانند و آن را با علائم، عواطف مزمن یا بیماری که سایر اعضای خانواده را تحت تاثیر قرار می دهند مرتبط کنند. آنها می‌توانند از داده‌ها برای ایجاد یک ابزار تحلیل پیش‌بینی برای شناسایی و درمان شرایط قبل از مرگ استفاده کنند.

تحقیق و توسعه پزشکی و ژنتیک به کمک هوش مصنوعی

هوش مصنوعی همچنین به کشف و توسعه سریع دارو کمک می کند. فنوتیپ های مولکولی تغییر یافته باعث اختلالات ژنتیکی می شود و این تغییرات مستلزم پیش بینی ظهور بیماری های ژنتیکی است. این را می توان با جمع آوری اطلاعات در مورد همه مواد شیمیایی شناسایی شده و نشانگرهای زیستی مرتبط با مطالعات بالینی خاص انجام داد و سیستم های هوش مصنوعی می توانند این داده ها را پردازش کنند.

عدالت محوری خدمات سلامت با هوش مصنوعی

بخش‌های هوش مصنوعی و ML باید سیستم‌ها و فناوری‌های مراقبت‌های بهداشتی را بسازند که انصاف و برابری را در علم داده و تحقیقات بالینی تضمین کند تا چشم‌گیرترین نتایج ممکن را در زمینه سلامت ارائه دهد. کسانی که مسئول هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی هستند باید مطمئن شوند که الگوریتم ها دقیق، عینی و منصفانه هستند.

استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی هنوز در حال پیشرفت است. از سوی دیگر، استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، مزایای متعددی را برای ذینفعان مراقبت های بهداشتی فراهم کرده است. به دنبال راه حل های مراقبت های بهداشتی هستید؟ به حرفه ای مناسب با اعتبار و تجربه نزدیک شوید.