هوش مصنوعی به سیستم هایی گفته می شود که می توانند واکنش هایی مشابه رفتارهای هوشمند انسانی از جمله درک شرایط پیچیده، شبیه سازی فرایندهای تفکری و شیوه های استدلالی انسانی و پاسخ موفق به آنها، یادگیری و توانایی کسب دانش و استدلال برای حل مسایل را داشته باشند. بیشتر نوشته ها و مقاله های مربوط به هوش مصنوعی، آن را به عنوان « دانش شناخت و طراحی عامل های هوشمند» تعریف کرده اند.

هوش مصنوعی در علم پزشکی: امروزه به دلیل گسترش دانش و پیچیده تر شدن فرایند تصمیم گیری، استفاده از سیستم های اطلاعاتی به خصوص سیستم های هوش مصنوعی در تصمیم گیری، اهمیت بیشتری یافته است. هوش مصنوعی گسترش دانش در حوزه پزشکی و پیچیدگی تصمیمات مرتبط با تشخیص و مدیریت کلینیک – به عبارتی حیات انسان – توجه متخصصین را به  استفاده از سیستم های پشتیبان تصمیم گیری در امور پزشکی جلب نموده است. به همین دلیل، استفاده از انواع مختلف سیستم های هوشمند در پزشکی رو به افزایش است، به گونه ای که امروزه تأثیر انواع سیستم های هوشمند در پزشکی مورد مطالعه قرار گرفته است.کاربردها:

کاربردهای هوش مصنوعی چنان گسترده و فراگیر شده اند که بسیاری از این کاربردها دیگر با نام هوش مصنوعی شناخته نمی شوند و نام تخصصی خود را دارند. تأثیر هوش مصنوعی را اکنون می توان در همه جهات و نقاط زندگی مردم دید.

کاربردهای عملی آن دسته از کاربردهای هوش مصنوعی هستند که عملیات خاصی را انجام داده و عمل یا تأثیر آن به وضوح توسط کاربر خواهد شد. برای مثال جستجوی خودکار گوگل که از الگوریتم های و متدهای پیچیده هوش مصنوعی استفاده می کند، پس از انجام یک عملیات پر هزینه و البته سریع نتایج مرتبط را به شما نشان خواهد داد.

اولین کاربرد: کمک هوش مصنوعی به اورژانس

هوش مصنوعی به تکنسین های اورژانس در دانمارک در تشخیص حمله قلبی کمک می کند. تکنسین های اورژانس کار سختی دارند، چرا که باید ضمن اطمینان خاطر دادن و حفظ آرامش بیمار، سوالاتی بپرسند که می تواند زندگی بیمار را نجات دهد. اما به زودی می توانند از هوش مصنوعی کمک بگیرند. در این مورد هوش مصنوعی کلمات و صداها را هنگام تماس بیماران برای تشخیص حمله قلبی آنالیز می کند و سپس تکنسین اورژانس را با سوالات مناسب برای تشخیص دقیق تر راهنمایی می کند. همچنین این سیستم با یادآوری آدرس دقیق حادثه به حرکت آمبولانس در مسیر درست کمک می کند.

ارائه روشی بهینه در اعزام آمبولانس مبتنی بر شبکه های پیچیده و هوش مصنوعی

هدف سرویس های اورژانس پزشکی کاهش مرگ و میر ناشی از بیماری ها و صدمات می باشد. اعزام سریع سرویس های اورژانس و کاهش زمان پاسخ، منجر به افزایش نرخ بقاء می شود. زمان پاسخ یکی از معیارهای مهم سنجش کارایی سرویس های اورژانس پزشکی می باشد. یکی از روش هایی که اخیرا در زمینه اعزام آمبولانس بیان شده است، مبتنی بر تحلیل شبکه های پیچیده است. هدف این روش اعزام  آمبولانس مدنظر به تماسی می باشد که مرکزیت بیشتری نسبت به دیگر تماس ها دارد، که منجر به کارایی بهتر مسیر مناسب برای ماشین های سرویس دهنده می باشد که پیچیدگی زمانی این روش ها بسیار بالا می باشد. در این روش پیشنهادی، اولویت اورژانسی تماس ها نیز در نظر گرفته شده است، که متغییری مهم در تصمیم گیری ها می باشد. روش پیشنهادی نسبت به روش های قبلی از محدودیت های کمتری برخوردار بوده  و نتایج شبیه سازی گسترده نیز بهبود معنی دار این روش را در مقایسه با روش های قبلی مانند روش مرکزیت و نزدیک ترین همسایه مورد تایید قرار می گیرد.

جایگزینی هوش مصنوعی با پزشکان و پرستاران بیمارستانی

یکی از بزرگترین و پیشرفته ترین بیمارستان های لندن با افزایش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در بخش های مختلف توانسته تعداد پزشکان و پرستاران را کاهش دهد. در این بیمارستان برای تشخیص بیماری هایی نظیر سرطان نیز از هوش مصنوعی استفاده شده است. هدف از تاسیس این بیمارستان بهره گیری از هوش مصنوعی و یادگیر ماشین است و انقلابی جدید و بی سابقه را ایجاد می کند.  پیش بینی می شود که این مرکز تأثیر مهمی بر روی تشخیص و درمان بیماری های مختلف داشته باشد. در تاسیس این بیمارستان کمپانی های بزرگی نظیر آمازون و گوگل نیز همکاری داشته اند و خدمات گسترده ای را در زمینه هوش مصنوعی و یادگیر ماشین ارائه کرده اند.

تشخیص بیماری به اطلاعات متعدد و مرتبط کردن آن ها به یکدیگر بستگی دارد. هوش مصنوعی احتمالاً گزینه مناسبی برای این کار محسوب می شود.

هوش مصنوعی در مراقبت‌های مرتبط با سلامت به معنای استفاده از الگوریتم‌ها و نرم‌افزارها است تا تقریباً شناخت انسان را در تجزیه و تحلیل اطلاعات پزشکی پیچیده مورد استفاده قرار دهد. به‌طور خاص، هوش مصنوعی توانایی الگوریتم‌های کامپیوتری برای به دست آوردن نتایج بدون درنظر گرفتن مستقیم انسان است.آنچه تکنولوژی هوش مصنوعی را از تکنولوژی‌های قدیمی در مراقبت‌های مرتبط با سلامت متمایز می‌کند، توانایی کسب اطلاعات، پردازش آن و ارائه خروجی به‌طور دقیق به کاربر نهایی است. هوش مصنوعی این عملیات را با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین انجام می‌دهد که می‌تواند الگوها را در رفتار تشخیص دهد و منطق خود را ایجاد کند. برای کاهش خطا، الگوریتم هوش مصنوعی نیاز دارد تا بارها مورد آزمایش قرار گیرد.

تشخیص بیماری های چشم با هوش مصنوعی

نمونه اول) تشخیص بیماری چشمی ناشی از دیابت به کمک هوش مصنوعی

پژوهشگران استرالیایی برای تشخیص نوعی بیماری چشمی ناشی از دیابت، روشی مبتنی بر هوش مصنوعی ارائه داده‌اند.
روش‌های استاندارد تشخیص شبکیه‌رنجوری دیابتی، معمولا تهاجمی و پرهزینه هستند و اغلب در دسترس ساکنان بخشی از جهان قرار نمی‌گیرند. نتایج حاصل از روش مبتنی بر هوش مصنوعی ما، دقت اسکن‌های بالینی را دارند اما بر تصاویری از شبکیه تکیه می‌کنند که با ابزار معمول بینایی‌سنجی تهیه شده‌اند. افزایش سرعت و کاهش هزینه تشخیص این بیماری غیرقابل درمان، می‌تواند تغییر چشمگیری در زندگی افرادی که به این بیماری مبتلا هستند اما آن را تشخیص نداده‌اند، ایجاد کند.

نمونه دوم) تشخیص بیماری های چشم با پیکسل های روی چشم

شرکت هوش مصنوعی گوگل موسوم به "دیپ‌مایند" (DeepMind)، نوعی سیستم هوش مصنوعی طراحی کرده که می‌تواند بیش از از ۵۰ بیماری چشمی را تنها با بررسی اسکن سه‌بعدی شبکیه تشخیص دهد. این شرکت در نظر دارد با تمرکز بر هوش مصنوعی، همه مواردی که می‌توانند منجر به بروز بیماری‌های خطرناک چشم شوند، تشخیص دهد و پیشنهاداتی برای انتخاب مناسب‌ترین نوع درمان به بیماران ارائه کند. بدین ترتیب، با استفاده از این سیستم، تعداد افرادی که بینایی خود را از دست می‌دهند، کاهش خواهد یافت. در این سیستم، هوش مصنوعی، پیکسل‌هایی را روی اسکن چشم مشخص می‌کند که با نشانه‌های بیماری مطابقت دارند.

تشخیص بیماری های قلبی به کمک هوش مصنوعی

نمونه اول)تشخیص بیماری های قلبی با اسکن چشم

به‌تازگی روشی برای ارزیابی ریسک ابتلا افراد به بیماری‌ قلبی با استفاده از یادگیری ماشین پیدا کرده‌اند. در این روش، اسکن لایه‌های پشتی چشم بیماران توسط یک نرم‌افزار تحلیل می‌شود و اطلاعات دقیق درباره سن، فشار خون و این‌که آیا فرد سیگار می‌کشد یا خیر به دست می‌آید. با داشتن این اطلاعات می‌توان پیش‌بینی نمود که آیا فرد در خطر سکته قلبی یا اتفاق‌های مشابه قرار دارد یا خیر. دقت این روش تقریبا برابر با روش‌های کنونی مورد استفاده در پزشکی عنوان شده است.

ایده نگاه کردن به چشمان شما برای قضاوت در مورد سلامتی قلبتان غیر عادی به نظر می‌رسد؛ اما این روش از یک تحقیق ثابت‌شده علمی به‌ دست آمده است. دیواره داخلی چشم (فوندوس) پر از عروق خونی و منعکس‌کننده سلامت کلی بدن است. پزشکان با مطالعه ظاهر آن با دوربین و میکروسکوپ می‌توانند چیزهایی مانند فشار خون فرد، سن و اینکه آیا فرد سیگار می‌کشد یا خیر را استخراج کنند که همگی پیش‌بینی‌کننده‌های مهم سلامت قلب و عروق هستند.

نمونه دوم) سیستم از نوارهای قلب الکتروکاردیوگرام(ثبت ضربان قلب به وسیله برق) برای بررسی میزان سلامت قلب استفاده می کند.سیستم مذکور، اختلالات بطن چپ قلب را با دقت بالایی تشخیص می دهد و این در حالی است که شناسایی این نوع نارسایی ها معمولا با انجام آزمایش ها و تصویربرداری های گران قیمت و وقت گیر ممکن است.

اختلالات بطن چپ قلب می تواند باعث از کار افتادن قلب فرد و مرگ وی شود. اما نکته نگران کننده این است که اختلال یاد شده هیچ علامت مشخصی ندارد و ناگهان فرد را دچار مشکل می کند.سیستم هوش مصنوعی جدید با بررسی نوار قلب فرد در عرض 10 ثانیه وجود یا عدم وجود این اختلال را تشخیص می دهد. سیستم مذکور با جمع آوری داده های بیش از 600 هزار مریض و بررسی نوارهای قلب آنها طراحی شده و دقت آن در حدود 85 درصد است.

ساخت دستکش برای جراحی از راه دور

این دستکش به جراحان اجازه می دهد از راه دور عمل جراحی را انجام دهند. این دستکش برای جراحی لمسی ربات ها مورد استفاده قرار می گیرد. این دستکش حس لامسه را برای جراحان فراهم می آورد و به آنها اجازه می دهد عمل جراحی روی بیماران را از راه دور انجام دهند. دستکش به حسگرهایی مجهز است که لمس کردن را شبیه سازی می کنند. زمانی که جراح دست خود را حرکت می دهند، اطلاعات به یک بازوی رباتیک ارسال می شود. دست رباتیک می تواند عکس العمل نشان داده و به جراح اجازه دهد که عملیات را از راه دور کنترل کند.

منبع: drlink

همچنی بخوانید:

هفت ناتوانی هوش مصنوعی در بهداشت و درمان

مزایای اجرای نسخه‌نویسی الکترونیک چیست؟

نسخه‌نویسی الکترونیکی چیست و چگونه انجام می‌شود؟