هوش مصنوعی معمولاً به دلیل توانایی در انجام وظایفی که انسان‌ها انجام می‌دهند شناخته می‌شود؛ وظایف و مهارت‌هایی همچون حل مسئله. با این‌حال، آنچه کمتر شناخته‌شده است این است که چگونه از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی استفاده می‌شود؟ اهمیت مراقبت‌های بهداشتی با پیشرفت هوش مصنوعی هم‌زمان شد. تحلیل بازارهای هوش مصنوعی یکی از کارهای مهمی است که در حال انجام شدن است، در همین زمینه پیش‌بینی می‌شود مخارج سرمایه‌گذاری مربوط به هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی بین سال‌های ۲۰۱۷ و ۲۰۲۳ سالانه ۴۸٪ رشد کند.
هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی چیست؟
یادگیری ماشینی این پتانسیل را دارد که با اتکای به داده‌ها، پزشکان و کارمندان بیمارستان‌ها را برای تصمیم‌گیری بهتر پشتیبانی کند و راه را برای افزایش درآمد هموار کند. یادگیری ماشینی، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که برای شناسایی الگوها طراحی‌شده است و از الگوریتم‌ها و داده‌ها برای ارائه پیش‌زمینه‌ی بیمار به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌کند.
در سامانه تله ویزیت، بصورت آنلاین توسط
دکتر فاطمه نعمت اللهی ویزیت شوید. جهت تله ویزیت روی لینک زیر کلیک کنید.
مثال‌هایی از به‌کارگیری هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی و پزشکی
هوش مصنوعی می‌تواند با تقویت پیشگیری پزشکی و کشف داروهای جدید مراقبت‌های بهداشتی را بهبود ببخشد. توانایی واتسون IBM برای مشخص کردن روش‌های درمانی برای بیماران مبتلا به سرطان و برنامه بهداشت و درمان ابر گوگل که وظیفهی جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و دسترسی به داده‌ها را برای سازمان‌های بهداشتی آسان‌تر می‌کند نمونه‌هایی از این استفاده هستند.
بیزینس اینسایدر گزارش کرده است که محققان مرکز جامع سرطان لینبرگر در دانشگاه کارولینای شمالی از محصول ژنومی IBM واتسون برای شناسایی درمان‌های خاص برای بیش از ۱۰۰۰ بیمار استفاده کرده‌اند. این محصول بر روی حجم عظیمی از داده‌ها تجزیه‌وتحلیل انجام داد تا بهترین گزینه‌های درمانی را برای مبتلایان به تومور که دارای ناهنجاری‌های ژنتیکی هستند تعیین کند.
رابط برنامه‌نویسی برنامه درمانی ابر گوگل شامل سامانه تصمیم‌یار بالینی و سایر راه‌حل‌های هوش مصنوعی است که به پزشکان کمک می‌کند تا تصمیمات بالینی آگاهانه‌تری در مورد بیماران بگیرند. هوش مصنوعی ِ استفاده‌شده در ابر گوگل اطلاعات مربوط به سوابق الکترونیکی سلامت کاربران را از طریق یادگیری ماشینی به دست می‌آورد تا پیش‌زمینه‌ها و آگاهی بیشتری را برای ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کند. این کار باعث می‌شود آن‌ها بتوانند تصمیمات بالینی بهتری بگیرند.
همچنین گوگل با دانشگاه‌های کالیفرنیا، استنفورد و شیکاگو برای تولید یک سیستم هوش مصنوعی کار می‌کند. این سیستم قرار است نتایج ویزیت‌های بیمارستان را پیش‌بینی کند. این موضوع به‌عنوان روشی برای جلوگیری از بستری مجدد و همچنین کاهش مدت‌زمان بستری بیماران در بیمارستان‌ها عمل می‌کند.
در سامانه تله ویزیت، بصورت آنلاین توسط
دکتر سیروس مومن زاده ویزیت شوید. جهت تله ویزیت روی لینک زیر کلیک کنید.
مزایا، مشکلات، خطرات و مباحث اخلاقی هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
ادغام هوش مصنوعی در اکوسیستم مراقبت‌های بهداشتی مزایای زیادی ازجمله خودکارسازی وظایف و تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ ، برای ارائه خدمات درمانی بهتر، سریع‌تر و کم‌هزینه‌تر را دارد.
طبق گزارش‌های بیزینس اینسایدر، ۳۰٪ از هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی مربوط به کارهای اداری است . هوش مصنوعی می‌تواند برخی از این کارها مانند پذیرش‌های مربوط به بیمه ، پیگیری صورتحساب‌های پرداخت‌نشده و نگه‌داری سوابق را ، به‌صورت خودکار انجام دهد تا بتواند حجم کار متخصصان مراقبت‌های بهداشتی را کاهش دهد و درنهایت منجر به صرفه‌جویی در هزینه‌ها شود. هوش مصنوعی توانایی تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های بزرگ را دارد با این کار پیش‌زمینه‌های بیمار جمع‌آوری و منجر به پیش‌بینی می‌شود. سرعت بالا در دسترسی به سوابق و پیش‌زمینه بیمار کمک می‌کند تا اکوسیستم مراقبت‌های بهداشتی موضوعات حساس در مورد مراقبت از بیمار را کشف کند و آن‌ها را بهبود دهد.
همچنین فناوری مراقبت‌های بهداشتی پوشیدنی از هوش مصنوعی برای خدمت بهتر به بیماران استفاده می‌کند. نرم‌افزارهایی مانند FitBits و ساعت‌های هوشمند، که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند، می‌توانند داده‌ها را برای هشدار دادن به کاربران و متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در مورد مسائل و خطرات احتمالی بهداشتی تجزیه‌وتحلیل کند. توانایی ارزیابی سلامتی خود از طریق فناوری، حجم کار متخصصان را کاهش می‌دهد و از مراجعه یا معالجات غیرضروری به بیمارستان‌ها جلوگیری می‌کند.
همچون دیگر حوزه‌های هوش مصنوعی، پیشرفت‌های فناوری در مراقبت‌های بهداشتی، مبتنی بر داده‌هایی است که انسان در اختیار آن‌ها قرار می‌دهد یعنی در اینجا نیز این خطر وجود دارد که به‌طور ناخودآگاه مجموعه‌ای از داده‌ها دارای سوگیری باشند.
تجربیات قبلی نشان داده‌اند که سوگیری در برنامه نویسان و در یادگیری ماشین ممکن است بر یافته‌های هوش مصنوعی تأثیر بگذارد. این موضوع در حوزه بهداشت اهمیت بیشتری پیدا می‌کند و تعیین قوانین جدید اخلاق برای تبیین این موضوع و جلوگیری از سوگیری در هوش مصنوعی بسیار مهم خواهد بود.
منبع:hooshio و virgool
همچنین بخوانید:
اهداف پرونده دیجیتال
روانشناسی از راه دور و مزایای آن
روان درمانی از راه دور (e-therapy)