هوش مصنوعی چه دستاوردهای مهمی برای حوزه پزشکی به ارمغان آورده و خواهد آورد؟

هوش مصنوعی در صنعت بهداشت و درمان

در چند سال گذشته، هوش مصنوعی در صنعت بهداشت و درمان به دستاوردها و موفقیت‌های بزرگی رسیده و توانسته است با ابداع شیوه‌های مختلف پزشکی، تشخیص الگوها و حتا شناسایی داروهای جدید به پزشکان کمک زیادی کند. در ادامه، چند کاربرد هوش مصنوعی در صنعت بهداشت و درمان را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

تشخیص بیماری‌های چشمی

دیپ‌مایند (DeepMind)، از شرکت‌های زیرمجموعه گوگل، به‌تازگی موفق به ابداع سیستم هوشمندی شده است که قادر است بیش از 50 عارضه چشمی را تنها با بررسی اسکن سه‌بعدی شبکیه تشخیص دهد. دیپ‌مایند این پژوهش را با همکاری بیمارستان چشم مورفیلدز (Moorfields) لندن انجام داده است و قصد دارد الگوریتم هوشمند خود را به‌گونه‌ای آموزش دهد تا بتواند علایمی را که می‌توانند منجر به بروز بیماری‌های خطرناک چشمی ‌شوند شناسایی کرده و در ادامه راهکارهایی برای انتخاب مناسب‌ترین نوع درمان به بیماران ارائه کند. مصطفی سلیمان (Mustafa Suleyman)، رئیس بخش هوش مصنوعی دیپ‌مایند، در این باره می‌گوید: «با استفاده از این الگوریتم هوشمند، پزشکان قادر خواهند بود در زمان کوتاه‌تری مشکلات بینایی افراد را تشخیص داده و راهکاری برای درمان بیماران پیدا کنند. اصل مهمی که باید به آن دقت کنیم این است که ما هوش مصنوعی توضیح‌پذیر طراحی کرده‌ایم تا پزشکان بتوانند به پیشنهاداتی که ارائه می‌کند، اطمینان کنند. در این سیستم، هوش مصنوعی پیکسل‌هایی را روی اسکن چشم مشخص می‌کند که با نشانه‌های بیماری مطابقت دارند».

کمک به رادیولوژیست‌ها

تا چند وقت دیگر، رادیولوژیست‌ها می‌توانند به‌لطف هوش مصنوعی فرآیند تشخیص آنوریسم مغزی (Cerebral aneurysm) را به‌شکل دقیق‌تری انجام دهند. پژوهش‌گران دانشگاه استنفورد موفق به طراحی الگوریتمی شده‌اند که برای تشخیص آنوریسم مغزی آموزش دیده است. لازم به توضیح است که آنوریسم مغزی منجر به التهاب و متورم شدن رگ‌های خونی در مغز می‌شود و باعث افزایش فشار داخل عروق شده که به سکته یا مرگ مغزی منجر شود. تابه‌امروز، آنوریسم به شکل‌های گوناگونی شناسایی شده که بیرون‌زدگی به‌صورت حباب در جدار شریان‌های مغزی یکی از شایع‌ترین آن‌ها است. ابزاری که این گروه از محققان طراحی کرده‌اند، قادر است آن بخش از نواحی مغز را که احتمال آنوریسم مغزی در آن‌ها زیاد است اسکن کند. آلیسون پارک (Allison Park)، سرپرست این گروه تحقیقاتی می‌گوید: «در حال حاضر نگرانی‌های بسیاری در مورد استفاده از هوش مصنوعی در حوزه پزشکی وجود دارد. پژوهش فوق نشان می‌دهد که به‌کارگیری هوش مصنوعی در این حوزه تا چه اندازه در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها مفید است». ابزار جدید پژوهش‌گران دانشگاه استنفورد که هدایکسنت (HeadXNet) نام دارد، قادر است به پزشکان در شناسایی درست آنوریسم مغزی کمک کند. همچنین، توانایی شناسایی شش نوع آنوریسم مغزی را دارد. در شرایطی که هد‌ایکس‌نت در این آزمایش‌ها موفق ظاهر شده است، اما پژوهشگران بر این نکته تاکید دارند که برای ارزیابی کاربرد هوش مصنوعی در جهان واقعی به بررسی‌های بیشتری نیاز است.

پیش‌بینی سرطان مغز 

محققان دانشگاه یورک موفق به ابداع الگوریتم‌ هوشمندی شده‌اند که قادر به پیش‌بینی تاثیر روش‌های درمانی در بیماران مبتلا به متاستاز مغزی است. لازم به توضیح است که متاستازهای مغزی نوعی تومور سرطانی هستند و زمانی پدید می‌آیند که سرطان‌های اولیه در ریه‌ها، روده بزرگ یا سایر اندام بدن از طریق جریان خون یا سیستم لنفاوی به مغز می‌رسند. محققان امیدوار هستند که تحقیقات و فناوری جدید بتوانند به برنامه‌های درمانی مناسب‌تر و دستیابی به نتایج بهتر برای بیماران سرطانی کمک کنند. الگوریتم فوق تحلیل پیچیده و جامعی روی تصاویر ام‌آرآی با هدف یافتن الگوهایی که معمولا توسط چشم انسان ثبت نمی‌شوند، انجام می‌دهد. در روش جدید، هوش مصنوعی به تشخیص عیوب رادیوتراپی در متاستاز مغز می‌پردازد تا به انکولوژیست‌ها و بیماران کمک کند تصمیمات درست‌تری اتخاذ کنند و روند درمان را به‌شکل مطلوب‌تری انجام دهند. پژوهش‌هایی که تاکنون با استفاده از روش‌های استاندارد مانند تصویربرداری ام‌آرآی، ارزیابی اندازه، محل و تعداد متاستازهای مغزی و همچنین نوع سرطان و وضعیت بیمار انجام می‌شد، به انکولوژیست‌ها اجازه می‌داد با دقت 65 درصد شکست درمان را پیش‌بینی کنند. اکنون، محققان موفق به ابداع مدلی شده‌اند که این میزان را به 83 درصد افزایش داده است. پژوهش‌های انجام‌شده نشان می‌دهند که همه تومورها به تشعشع پاسخ نمی‌دهند و در 30 درصد موارد حتا پس از درمان، تومور به رشد خود ادامه می‌دهد و تا ماه‌ها پس از درمان این مسئله کشف نمی‌شود. پیش‌بینی نحوه پاسخ درمانی قبل از شروع درمان بسیار مهم است.

تشخیص بیماری‌های عفونی، یک هفته قبل از شروع علائم

شرکت فیلیپس در قالب یک پروژه تحقیقاتی موفق به تولید دستگاه پوشیدنی‌ای شده که می‌تواند بیماری‌های رایج تنفسی را بر مبنای علایم آن‌ها، شش روز قبل از شروع شناسایی کند. این پروژه الهام‌گرفته از الگوریتم هوشمندی است که در زمان همه‌گیری کرونا توانست با موفقیت بالا افراد مبتلا به این بیماری را شناسایی کند. جف اشنایدر، مدیر پروژه‌ فوق می‌گوید: «این فناوری پوشیدنی قادر به شناسایی بیماری‌های تنفسی در مشاغل مختلفی مثل بیمارستان‌ها و افرادی است که در ارتش مشغول به کار هستند. این پروژه که RATE نام دارد از دستگاه‌های پوشیدنی تجاری برای نظارت غیرتهاجمی بدون نیاز به تزریق، برای بررسی سلامت افراد استفاده می‌کند». RATE که ده میلیون دلار بودجه‌ برای آن تخصیص داده شده، از سوی سازمان غذا و داروی ایالات متحده، در گروه تجهیزات سلامت عمومی طبقه‌بندی شده است.

آیا هوش مصنوعی در کاهش هزینه‌های درمانی موثر است؟

بله، هوش مصنوعی می‌تواند در کاهش هزینه‌های درمانی موثر باشد. در واقع، استفاده از هوش مصنوعی در صنعت بهداشت و درمان می‌تواند به بهبود عملکرد و کاهش هزینه‌های درمانی منجر شود. یکی از روش‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند در کاهش هزینه‌های درمانی موثر باشد، استفاده از الگوریتم‌ها و سیستم‌های هوشمند برای پیش‌بینی و پیشگیری از بیماری‌ها است. با تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و پیش‌بینی عوارض، می‌توان هزینه‌های درمانی را به شکل قابل توجهی کاهش داد. همچنین، استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها و تشخیص تصاویر پزشکی کاهش هزینه‌ها و کوتاه‌تر شدن زمان تشخیص را به‌همراه دارد. مزیت بزرگ دیگری که تشخیص خودکار تصاویر پزشکی دارد، افزایش دقت و کاهش هزینه‌های جانبی ناشی از خطا در تشخیص و درمان بیماران است. بنابراین، می‌توان گفت که هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود کارایی و کاهش هزینه‌های درمانی کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوشمند و تحلیل داده‌ها می‌توان به تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها، بهبود تشخیص تصاویر پزشکی، پیش‌بینی و بهبود عملکرد کادر درمان، بهبود دقت درمان و ارائه توصیه‌های بهتر درمانی دست یافت. 

جمع‌آوری و تحلیل داده‌های پزشکی با هوش مصنوعی

جمع‌آوری و تحلیل داده‌های پزشکی با هوش مصنوعی می‌تواند بهبود و بهینه‌سازی خدمات پزشکی را به‌همراه داشته باشد. به‌طور مثال، داده‌های ژنومیک (Genomic Data) مثل DNA و RNA سلول‌ها می‌توانند به‌عنوان شاخص‌های مهم در تحلیل بیماری‌ها و پیش‌بینی پاسخ بیماران به درمان استفاده شوند. در ادامه به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در جمع‌آوری و تحلیل داده‌های پزشکی اشاره می‌کنیم:

• پیش‌بینی بیماری‌ها: با استفاده از داده‌های پزشکی و به‌کارگیری الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توان به پیش‌بینی بیماری‌های مختلف و همچنین تعیین عوامل خطرآفرین مرتبط با بیماری‌ها پرداخت. این کار روند تشخیص بیماری و آغاز درمان را شتاب می‌بخشد. 
• تشخیص دقیق بیماری: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با تحلیل داده‌های پزشکی به تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها کمک کنند. به‌عنوان مثال، با بررسی مشخصات بیماران و نتایج آزمایش‌ها می‌توان به تشخیص دقیق‌تر بیماری‌های قلبی عروقی پرداخت
• پیش‌بینی عوارض: هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های پزشکی و سوابق قبلی افراد به پیش‌بینی عوارض بیماری‌ها کمک کند و با تعیین روش‌های مناسب، عوارض ناشی از مصرف داروها را به حداقل برساند.
• بهبود روش‌های درمانی: با تحلیل داده‌های پزشکی مربوط به درمان‌های گذشته و ارزیابی نتایج آن‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود روش‌های درمانی و کوتاه‌تر کردن زمان درمان کمک کند.
• پیش‌بینی نتایج درمان: با تحلیل داده‌های پزشکی بیماران و نتایج درمان‌های گذشته، هوش مصنوعی قادر به پیش‌بینی نتایج درمان است. مشابه با کاری که محققان دانشگاه یورک در حال انجام آن هستند و در ابتدای مقاله به آن اشاره کردیم.

به‌طور کلی، استفاده از هوش مصنوعی در زمینه جمع‌آوری و تحلیل داده‌های پزشکی می‌تواند به بهبود خدمات پزشکی و کاهش هزینه‌های مربوط به آن کمک کند. با این حال، باید توجه داشت که هوش مصنوعی تنها یک ابزار است و نباید به‌جای تشخیص و درمان توسط پزشکان مورد استفاده قرار گیرد، بلکه باید با توجه به نتایج به‌دست‌آمده از هوش مصنوعی، پزشکان و متخصصان تصمیم‌گیری نهایی را انجام دهند. همچنین، باید توجه داشت که حریم خصوصی بیماران، موضوع مهمی است که هنگام جمع‌آوری و استفاده از داده‌های پزشکی با هوش مصنوعی باید به آن دقت کرد. 

پردازش سیگنال‌ها و تصاویر پزشکی 

پردازش سیگنال‌ها و تصاویر پزشکی برای تشخیص و درمان بسیاری از بیماری‌ها اهمیت زیادی دارد. این درست همان نقطه‌ای است که هوش مصنوعی قادر است در آن خوش بدرخشد. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان به‌طور دقیق‌تر و سریع‌تر از قبل، این داده‌ها را تحلیل کرد. در ادامه، به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در پردازش سیگنال‌ها و تصاویر پزشکی اشاره می‌کنیم:

• تشخیص بیماری: با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان به تشخیص دقیق‌تر بیماری‌های مختلف مانند سرطان، بیماری‌های قلبی، بیماری‌های عفونی و غیره دست یافت. این کار با تحلیل تصاویر پزشکی مانند اسکن‌های MRI، CT، PET و سایر تصاویر پزشکی ممکن است.
• بهبود روش‌های تصویربرداری: با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان به بهبود روش‌های تصویربرداری مانند MRI و CT Scan دست یافت. این کار با بهینه‌سازی پارامترهای تصویربرداری و بهبود الگوریتم‌های تصویربرداری ممکن است.
• پیش‌بینی نتایج درمان: با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان به پیش‌بینی نتایج درمان برای بیماران دست یافت. این کار با تحلیل تصاویر قبل و بعد درمان و سایر داده‌های مربوط به بیماران ممکن است.
• تشخیص خودکار: با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان به تشخیص خودکار بیماری‌ها و نقشه‌برداری دقیق از بافت‌های مختلف بدن دست یافت. این کار با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچشی و شبکه‌های عصبی بازگشتی ممکن است.

به‌طور کلی، استفاده از هوش مصنوعی در پردازش سیگنال‌ها و تصاویر پزشکی می‌تواند به بهبود تشخیص و درمان بیماری‌ها، بهبود روش‌های تصویربرداری و بهبود نتایج درمان کمک کند. با این حال، یک‌بار دیگر متذکر می‌شویم که هوش مصنوعی تنها یک ابزار است و نباید به‌جای پزشکان مورد استفاده قرار گیرد. بلکه باید از این فناوری به‌عنوان یک راهنما استفاده کرد. همچنین، برای اطمینان از صحت نتایج باید از الگوریتم‌های قابل اعتماد استفاده کرد و نتایج به‌دست‌آمده مورد تایید پزشکان و متخصصان پزشکی قرار بگیرد. 

دورا پزشکی، رباتیک و پزشکی شخص‌محور

دورا پزشکی (پزشکی از راه دور)، رباتیک و پزشکی شخص‌محور، هر سه موضوع مرتبط با حوزه بهداشت و سلامت هستند.

دورا پزشکی به معنی استفاده از دستگاه‌ها و فناوری‌های پیشرفته در حوزه بهداشت و درمان است. فناوری‌های هوشمند این ظرفیت را دارند که به‌شکل خودکار از دستگاه‌های پزشکی مثل سی‌تی‌اسکن، ام‌آر‌آی رادیوتراپی و غیره برای درمان بیماران استفاده کنند. هدف از دورا پزشکی، ارائه خدمات پزشکی دقیق‌تر، سریع‌تر و مناسب‌تر به بیماران است.

رباتیک در پزشکی به معنی استفاده از ربات‌ها و دستگاه‌های خودکار در پزشکی است. این ربات‌ها و دستگاه‌ها می‌توانند به‌عنوان دستیاران قابل اعتماد به پزشکان در جراحی، درمان و تشخیص کمک کنند. ربات‌ها می‌توانند با دقت بیشتری نسبت به جراحان، عملیات‌ دقیق و حساس مثل جراحی را انجام دهند.

پزشکی شخص‌محور به معنی تمرکز بر روی بیمار، نیازهای او و تفهیم بهتر بیماری و درمان است. این رویکرد بر این اصل تمرکز دارد که بیماران باید در تصمیم‌گیری‌های مربوط به سلامت خود مشارکت داده شوند. به همین منظور، پزشکان باید قبل از انجام درمان با بیماران صحبت کرده و به آن‌ها توضیح دهند که درمان چگونه انجام می‌شود و چه تغییراتی در حال ایجاد است.

با تلفیق دورا پزشکی، رباتیک و پزشکی شخص‌محور می‌توان کامل‌ترین و جامع‌ترین خدمات پزشکی را به افراد ارائه داد. به‌طور مثال، استفاده از ربات‌ها در جراحی‌های پیچیده می‌تواند روند انجام کارها را دقیق‌تر کرده و خطاهای پزشکی را به‌شکل قابل توجهی کاهش دهد. همچنین، استفاده از دستگاه‌های دقیق مانند MRI و CT Scan، می‌تواند به تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها و درمان بهتر آن‌ها منجر شود. در نهایت، تمرکز بر روی بیمار با محوریت پزشکی شخص‌محور اجازه می‌دهد نیازهای بیمار بهتر درک شود و از روش‌های درمانی موثرتری در این زمینه استفاده کرد که رضایت بیماران و بهبود خدمات پزشکی را به‌همراه دارد.