آموزش هوش مصنوعی در پزشکی

هوش مصنوعی (AI)، صنایع مختلف را در سراسر جهان متحول کرده است و این پتانسیل را دارد که صنعت پزشکی و سلامت را نیز متحول کند. تصور کنید بتوان داده های ملاقات های بیمار، نسخه های درمانی، آزمایشات، فرآیندهای انجام شده و نیز داده های بیرون از شبکه سلامت مانند شبکه های اجتماعی، خریدهای انجام شده با کارت های اعتباری، اطلاعات سرشماری، تاریخچه فعالیت های اینترنتی که اطلاعات ارزشمندی در رابطه با سلامت را در بر دارند، آنالیز کرد. به این ترتیب، شما به اهمیت هوش مصنوعی در مراقبت ها و تشخیص های پزشکی پی میبرید.

استفاده گسترده از اصطلاح "تکنولوژی پزشکی" برای اشاره به ابزارهای متنوعی استفاده می‌شود که به متخصصان سلامت این امکان را می‌دهد تا با انجام تشخیص زودهنگام، کاهش عوارض، کاهش مدت بستری در بیمارستان، بهینه‌سازی درمان، و/یا ارائه گزینه‌های کمتر تهاجمی، کیفیت زندگی بهتری را برای بیماران و جامعه بهبود بخشند.

اصطلاح هوش مصنوعی (AI) به کاربرد رایانه و فناوری برای شبیه‌سازی رفتار هوشمندانه و تفکر انتقادی قابل مقایسه با انسان اشاره دارد. در سال ۱۹۵۶، جان مک کارتی این اصطلاح را برای توصیف علم و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند به‌کار گرفت.

قبل از ارتباط فناوری موبایل، فناوری‌های پزشکی به عنوان ابزارهای پزشکی سنتی (مانند پروتز، استنت، ایمپلنت) شناخته می‌شدند. اما با ظهور گوشی‌های هوشمند، حسگرها، برنامه‌ها، و سیستم‌های ارتباطی کوچک، پزشکی با قابلیت هوش مصنوعی تغییر یافته و به عنوان بخشی از علم کامپیوتر مطرح شده است که می‌تواند با چالش‌های پیچیده در زمینه‌های حجیم داده و کاربردهای محدود مقابله کند.

فناوری‌های پزشکی هوشمند (مبتنی بر هوش مصنوعی) با اشتیاق عمومی روبه‌رو شده‌اند، زیرا یک مدل پزشکی کامل (پیش‌بینی‌کننده، پیشگیرانه، شخصی‌سازی شده، و مشارکتی) را فراهم می‌کنند. این مدل، به بیمار امکان می‌دهد که به روش‌های غیرممکن قبلی، مستقل‌تر باشد. به عنوان مثال، گوشی‌های هوشمند به عنوان ابزاری برای تکمیل و توزیع پرونده‌های الکترونیکی سلامت شخصی، نظارت بر علائم حیاتی با حسگرهای زیستی، و همچنین حمایت در دستیابی به درمان بهینه تبدیل شده‌اند.

توسعه فناوری‌های پزشکی هوشمند، به وجود یک زمینه جدید در پزشکی، یعنی "پزشکی تقویت‌شده" امکان‌پذیر شده است. این پزشکی با استفاده از فناوری‌های جدید پزشکی، بهبود عملکرد بالینی را تسهیل می‌کند.

تعدادی از الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در دهه‌های اخیر توسط سازمان غذا و داروی آمریکا (FDA) تایید شده‌اند و این به معنای اجرای‌پذیر بودن آنها است. پزشکی تقویت‌شده (AM) نه تنها از تکنولوژی‌های هوش مصنوعی بهره‌مند است، بلکه در زمینه‌های دیجیتال مختلفی نیز کاربردهایی دارد، از جمله سیستم‌های ناوبری جراحی با کمک رایانه، ابزارهای واقعیت مجازی برای جراحی، مدیریت درد، و اختلالات روانپزشکی.

با توجه به نقص آموزش پزشکی دیجیتال، دانشکده‌های پزشکی خصوصی در حال آماده‌سازی پزشکان آینده برای مواجهه با چالش‌های پزشکی تقویت‌شده هستند. این آموزش‌ها شامل ادغام برنامه درسی پزشکی با برنامه درسی مهندسی یا س

واد سلامت دیجیتال و به‌کارگیری در برنامه‌های آموزشی پیشرفته می‌شوند.

هوش مصنوعی در پزشکی چیست؟

هوش مصنوعی در حوزه پزشکی می‌تواند نقش مؤثری در پردازش داده‌های پزشکی داشته باشد و به تخصصی‌ترین افراد در حوزه پزشکی اطلاعات مهمی ارائه دهد. این تکنولوژی می‌تواند بهبودی در نتایج سلامت و تجربیات بیماران ایجاد کند.

استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی در پزشکی، این امکان را فراهم می‌کند تا داده‌های پزشکی جستجو شده و دیدگاه‌های مفیدی برای بهبود نتایج سلامت و تجربیات بیماران فراهم آید. با پیشرفت‌های اخیر در علوم کامپیوتر و اطلاعات، هوش مصنوعی به سرعت به جزء ضروری از مراقبت‌های بهداشتی مدرن تبدیل شده است. الگوریتم‌ها و برنامه‌های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی، به متخصصان پزشکی در محیط‌های بالینی و تحقیقاتی کمک می‌کنند.

نقش‌های رایج هوش مصنوعی در تنظیمات پزشکی شامل پشتیبانی در تصمیم‌گیری بالینی و تجزیه و تحلیل تصویربرداری است. ابزارهای پشتیبانی تصمیم بالینی ارائه‌دهندگان خدمات سلامت را در تصمیم‌گیری درباره درمان‌ها، داروها، سلامت روان، و سایر نیازهای بیماران با فراهم کردن دسترسی سریع به اطلاعات و تحقیقات مرتبط بهبود می‌بخشند. همچنین، در حوزه تصویربرداری پزشکی، ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل سی‌تی اسکن، اشعه ایکس، MRI و سایر تصاویر به کار می‌روند تا نقاط ضعفی که احتمالاً توسط رادیولوژیست انسانی اهمال شده‌اند، شناسایی شوند.

هوش مصنوعی در پزشکی را می‌توان به دو زیر گروه تقسیم کرد: مجازی و فیزیکی.

بخش مجازی شامل کاربردهایی مانند سیستم‌های پرونده الکترونیک سلامت تا راهنمایی مبتنی بر شبکه عصبی در تصمیم‌گیری‌های درمانی می‌شود.

بخش فیزیکی مربوط به روبات‌ها در انجام جراحی‌ها، پروتزهای هوشمند برای افراد معلول و مراقبت از سالمندان کمک می‌کند.

کاربردهای کنونی هوش مصنوعی در پزشکی در زمینه های مختلف:

۱)قلبی-عروقی

-تشخیص فیبریلاسیون دهلیزی

-پیشبینی ریسک بیماری های قلبی-عروقی

۲)تست های علملکرد ریوی

۳)کنترل تست های قند خون

۴)پیشبینی کاهش GFR و بیماری های کلیوی

۵)تصویر برداری تشخیصی در مشکلات گوارشی

۶)نورولوژی(مغز و اعصاب)

-تشخیص صرع و مانیتور تشنج

-ارزیابی راه رفتن، وضعیت بدن و لرزش

۷) تشخیص سرطان در هیستوپاتولوژی

۸) تصویربرداری پزشکی و اعتبار سنجی فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی

چالش‌هایی که همه‌گیری COVID-19 برای بسیاری از سیستم‌های بهداشتی ایجاد کرد، همچنین بسیاری از سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی در سراسر جهان را به آزمایش میدانی فناوری‌های جدید پشتیبانی شده از هوش مصنوعی، مانند الگوریتم‌های طراحی‌شده برای کمک به نظارت بر بیماران و ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی برای غربالگری COVID-19 سوق داد.

تحقیقات و نتایج این آزمایشات هنوز در حال جمع آوری است و استانداردهای کلی برای استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی هنوز در حال تعریف است. با این حال، فرصت‌های هوش مصنوعی برای بهره‌مندی از پزشکان، محققان و بیمارانی که به آنها خدمات می‌دهند به طور پیوسته در حال افزایش است. در این مرحله، تردید کمی وجود دارد که هوش مصنوعی به بخش اصلی سیستم‌های سلامت دیجیتالی تبدیل خواهد شد که پزشکی مدرن را شکل داده و از آن پشتیبانی می‌کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت

 روش‌های متعددی وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند تأثیر مثبتی بر عملکرد پزشکی داشته باشد، از طریق افزایش سرعت تحقیقات یا کمک به پزشکان در تصمیم‌گیری بهتر.

در اینجا چند نمونه از نحوه استفاده از هوش مصنوعی آورده شده است:

• هوش مصنوعی در تشخیص بیماری

برخلاف انسان ها، هوش مصنوعی هرگز نیازی به خواب ندارد. مدل‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای مشاهده علائم حیاتی بیمارانی که مراقبت‌های ویژه دریافت می‌کنند و در صورت افزایش عوامل خطر خاص به پزشکان هشدار می دهند به کار گرفت.

در حالی که دستگاه‌های پزشکی مانند مانیتورهای قلب می‌توانند علائم حیاتی را ردیابی کنند، هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های آن دستگاه‌ها را جمع‌آوری کند و به دنبال شرایط پیچیده‌تری مانند سپسیس(عفونت خون) باشد.

• درمان شخصی سازی شده

پشتیبانی از پزشکی دقیق با کمک هوش مصنوعی مجازی آسان تر می شود. از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند اولویت‌ها را یاد بگیرند و حفظ کنند، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که توصیه‌های بی‌درنگ شخصی ‌سازی شده را در تمام ساعات شبانه‌روز به بیماران ارائه دهد. به جای اینکه هر بار اطلاعات را با یک فرد جدید تکرار کنید، یک سیستم مراقبت های بهداشتی می تواند به بیماران دسترسی شبانه روزی به یک دستیار مجازی مجهز به هوش مصنوعی را ارائه دهد که می تواند به سوالات بر اساس تاریخچه پزشکی، ترجیحات و نیازهای شخصی بیمار پاسخ دهد.

• هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

هوش مصنوعی در حال حاضر نقش برجسته ای در تصویربرداری پزشکی ایفا می کند. تحقیقات نشان داده است که هوش مصنوعی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می تواند به اندازه رادیولوژیست های انسانی در تشخیص علائم سرطان سینه و همچنین سایر شرایط موثر باشد. علاوه بر کمک به پزشکان در تشخیص علائم اولیه بیماری، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با شناسایی بخش‌های حیاتی از تاریخچه بیمار و ارائه تصاویر مربوطه به آنها، تعداد خیره‌کننده تصاویر پزشکی را که پزشکان باید پیگیری کنند، را فراهم کند.

• کارایی کارآزمایی بالینی

زمان زیادی در طول آزمایش‌های بالینی صرف اختصاص کدهای پزشکی به نتایج بیمار و به‌روزرسانی مجموعه داده‌های مربوطه می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه جستجوی سریع‌تر و هوشمندانه‌تر برای کدهای پزشکی به سرعت بخشیدن به این فرآیند کمک کند.

• رشد سریع در حوزه دارویی

کشف دارو اغلب یکی از طولانی ترین و پرهزینه ترین بخش های توسعه دارو است. هوش مصنوعی می‌تواند به کاهش هزینه‌های توسعه داروهای جدید به دو صورت کمک کند:

ایجاد طرح‌های دارویی بهتر و یافتن ترکیب‌های دارویی نویدبخش. با هوش مصنوعی، می توان بر بسیاری از چالش های کلان داده که صنعت علوم زیستی با آن مواجه است غلبه کرد.

مزایای هوش مصنوعی در پزشکی

۱-مراقبت آگاهانه از بیمار

 ادغام هوش مصنوعی پزشکی در گردش کار پزشکان می تواند زمینه ارزشمندی را در حالی که ارائه دهندگان در حال تصمیم گیری در مورد مراقبت هستند فراهم کند. یک الگوریتم یادگیری ماشینی آموزش‌دیده می‌تواند با ارائه نتایج جستجوی ارزشمند به پزشکان با بینش‌های مبتنی بر شواهد در مورد درمان‌ها و روش‌ها در حالی که بیمار هنوز در اتاق با آنها است، به کاهش زمان تحقیق کمک کند.

۲-کاهش خطا

شواهدی وجود دارد که نشان می دهد هوش مصنوعی می تواند به بهبود ایمنی بیمار کمک کند. یک بررسی سیستمیک اخیر از 53 مطالعه بررسی شده که تأثیر هوش مصنوعی بر ایمنی بیمار را بررسی می‌کرد، نشان داد که ابزارهای پشتیبانی تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به بهبود تشخیص و مدیریت دارو کمک کنند.

۳-کاهش هزینه های مراقبت

راه های بالقوه زیادی وجود دارد که هوش مصنوعی می تواند هزینه ها را در سراسر صنعت مراقبت های بهداشتی کاهش دهد. برخی از امیدوارکننده‌ترین فرصت‌ها عبارتند از:

کاهش خطاهای دارویی، کمک‌های بهداشتی مجازی و حمایت از جریان کار اداری و بالینی کارآمدتر.

۴-افزایش تعامل پزشک و بیمار

بسیاری از بیماران خارج از ساعات کاری معمولی به سؤالاتی فکر می کنند. هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه پشتیبانی شبانه‌روزی از طریق ربات‌های چت کمک کند که می‌توانند به سؤالات اساسی پاسخ دهند و در مواقعی که دفتر پزشک آنها باز نیست، منابعی را در اختیار بیماران قرار دهد. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به‌طور بالقوه برای تریاژ (الویت بندی بالینی)سوالات و پرچم‌گذاری اطلاعات برای بررسی بیشتر مورد استفاده قرار گیرد، که می‌تواند به ارائه‌دهندگان سلامت در مورد تغییرات سلامتی که نیاز به توجه بیشتری دارند هشدار دهد.

۵-ارائه ارتباط متنی

یکی از مزیت های اصلی یادگیری عمیق این است که الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند از زمینه قبلی بیمار برای تمایز بین انواع مختلف اطلاعات استفاده کنند. برای مثال، اگر یک یادداشت بالینی شامل فهرستی از داروهای فعلی بیمار به همراه داروی جدیدی باشد که پزشک آن‌ها توصیه می‌کند، یک الگوریتم هوش مصنوعی آموزش‌دیده می‌تواند از پردازش زبان طبیعی برای شناسایی داروهایی که در تاریخچه پزشکی بیمار تعلق دارند استفاده کند.

آیا هوش مصنوعی به طور کامل جانشین پزشکان خواهد شد؟

پاسخ دکتر اریک توپول به این سوال منفی است. او نظرش را  در کتاب "deep medicine" با مقایسه تکنولوژی‌های به کار رفته در ماشین‌های خودران با استفاده‌های هوش مصنوعی در پزشکی بدین شکل بیان می‌کند: مهندسان مشغول در حوزه خودرو‌های خودران 5 سلسله مراتب از خودران کردن خودرو ها را ایجاد کرده‌اند:

سطح1: کامپیوتر و انسان در کنار هم خودرو را کنترل می‌کنند مثال این حالت دستیار پارک و ترمز اضطراری است.

سطح2: کامپیوتر عملا کنترل خودرو را در دست دارد اما در شرایط پیچیده‌تر و بحرانی وظیفه هدایت خودرو توسط انسان انجام می‌شود.

سطح3: در این حالت کامپیوتر خودرو را کنترل می‌کند و توانایی مدیریت شرایط پیچیده را نیز دارد و انسان تنها نقش پشتیبانی دارد.

سطح4: در این حالت خودرو در اکثر شرایط نیازی به پشتیبانی انسان ندارد و کنترل خودرو در اختیار کامپیوتر است.

سطح5: نقش انسان به طور کامل حذف شده و تحت هیچ شرایطی نیازی به مداخله انسان نیست و فرمان می‌تواند حذف شود.

از نظر دکتر توپول رسیدن به مرحله 4 در حوزه‌ی پزشکی بر خلاف خودروهای خودران  دور از ذهن به نظر می‌رسد چرا که اگر چه هوش مصنوعی ‌می‌تواند روندهایی مشخص مثل تشخیص یک ضایعه پوستی یا تشخیص یک بیماری از طریق الگوریتم‌های مشخص را بهتر از انسان انجام دهد اما در حوزه‌ی پزشکی به صورت کلی لزوم نظارت انسان غیر قابل حذف است. در حوزه‌ی پزشکی پیشرفت‌هایی مشابه سطح 3 و سطح 2 در مثال بالا بسیار کمک کننده خواهند بود مثل تشخیص بیماری و ارائه راهکارهای درمان در موارد مشخص.

چه چیزی در آینده از پزشکان انتظار می‌رود؟

پزشکان در آینده به مهارت‌های زیادی جهت به کار بردن مناسب هوش مصنوعی در کار خود نیازمند خواند بود؛ علاوه بر فهم اصول پزشکی، به دانش کافی در مفاهیم ریاضی، اصول هوش مصنوعی، علم داده و مسائل اخلاقی و حقوقی مرتبط نیاز خواهد بود. این مهارت‌ها به پزشکان کمک خواهند کرد که از داده‌های منابع مختلف بهره ببرند، بر ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی نظارت کنند و مواردی را که احتمال می‎‌رود الگوریتم‌ها دقت کافی نداشته باشند را شناسایی کنند. علاوه‌ بر این مهارت‌های ارتباطی و لیدرشیپ و هوش هیجانی اهمیت دو چندانی خواهند یافت.

در آخر

الگوریتم‌های هوش مصنوعی نه تنها خودروهای ما را ایمن‌تر و خرید را آسان‌تر می‌کنند، بلکه به طور فزاینده‌ای به تشخیص بیماران کمک می‌کنند و در هنگام مراقبت از آنها بهترین تصمیم را اتخاذ می‌کنند.

هوش مصنوعی وعده می دهد که علم پزشکی را به روش هایی تغییر دهد، اما بسیاری از کاربردهای عملی آن هنوز در مراحل اولیه خود هستند و نیاز به بررسی و توسعه بهتر دارند. متخصصان پزشکی نیز برای ارائه بهتر مراقبت های بهداشتی به جامعه باید خود را با این پیشرفت ها همگام کنند و با آنها سازگارشوند.