در حال حاضر، هوش مصنوعی باعث پیشرفت در تشخیص بیماری‌های عفونی و پزشکی مولکولی شده است و ابزارهای تشخیصی قابل استقرار میدانی را افزایش داده است. تهیه نسخه‌های پزشکی با قابلیت هوش مصنوعی و ثبت اطلاعات می‌تواند بار اداری را برای کارکنان مراقبت‌های بهداشتی کاهش دهد و زمان ویزیت بیماران را کاهش دهد. سازمان‌هایی مانند بنیاد بیل و ملیندا گیتس نیز به دنبال استفاده‌های نوآورانه از مدل‌های زبان بزرگ هوش مصنوعی در کشورهای کم‌درآمد و با درآمد متوسط (LMIC) هستند. این موضوع اهمیت و ارتباط نزدیک هوش مصنوعی و پزشکی در آینده را نشان میدهد. در همین راستا، در این مطلب به بررسی جوانب مختلف توسعه هوش مصنوعی برای استفاده در حوزه پزشکی می‌پردازیم.
آیا هوش مصنوعی در پزشکی خطرناک است؟
پیشرفت و توسعه ابزارهای هوش مصنوعی در پزشکی با خطرات جدی همراه است. هوش مصنوعی در وظایفی که به خوبی تعریف شده‌اند و زمانی که مدل‌ها به راحتی می‌توانند به جای جایگزینی قضاوت انسان‌ها را تقویت کنند، بهترین عملکرد را دارد. استفاده از هوش مصنوعی مولد برای داده‌های ناهمگن پیچیده است. ماهیت جعبه سیاه بسیاری از مدل‌ها، ارزیابی تناسب و قابلیت تعمیم آنها را دشوار می‌سازد. مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند اشتباهاتی را مرتکب شوند که به راحتی توسط انسان‌ها قابل کنترل هستند. انتقال داده‌های شخصی به شرکت‌های فناوری بدون رعایت می‌توانند حریم خصوصی بیمار را به خطر بیندازد.
الگوریتم‌هایی که بر روی مجموعه داده‌های مراقبت‌های بهداشتی آموزش دیده‌اند، سوگیری در هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را نشان می‌دهند. برای مثال، نابرابری‌های نژادی را در دسترسی به مراقبت در ایالات متحده را افزایش داده‌اند. بیشتر داده‌های پزشکی به کشورهای با درآمد بالا مربوط است. در نتیجه، ممکن است مدل‌ها را متعصب بار آورده و در صورت استفاده در جاهای دیگر، بی‌عدالتی و تبعیض را تشدید کنند. همه این مسائل باعث از بین رفتن اعتماد بیمار می‌شوند.
چگونه می‌توان اطمینان یافت که هوش مصنوعی در پزشکی یک ابزار خوب است؟
جامعه علمی، نقش مهمی در آزمایش دقیق، اعتبارسنجی و نظارت بر هوش مصنوعی دارد. سازمان ملل در حال تشکیل یک نهاد مشورتی عالی برای ایجاد ظرفیت جهانی برای هوش مصنوعی قابل اعتماد، ایمن و پایدار است. بسیار مهم است که بهداشت و پزشکی به خوبی معرفی شوند. یک رویکرد عادلانه در زمینه هوش مصنوعی و پزشکی مستلزم تنوع دانش محلی است. سازمان بهداشت جهانی با سازمان تحقیقاتی بین‌المللی سلامت دیجیتال و هوش مصنوعی همکاری کرده است تا مشارکت LMICها را در اداره هوش مصنوعی ایمن و اخلاقی در پزشکی از طریق همکاری فرامرزی و راهنمای مشترک افزایش دهد.
اما بدون سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها و توسعه و تحقیقات محلی، LMICها به هوش مصنوعی توسعه‌یافته در ایالات متحده و اروپا محدود خواهند ماند. در حال حاضر، سرعت پیشرفت فناوری، بسیار بیشتر از همیشه است و عدم تعادل قدرت بین جامعه پزشکی و شرکت‌های فناوری افزایش می‌یابد.
هوش مصنوعی تا چه حد برای پزشکان و حوزه پزشکی مفید است؟
بر اساس گزارش Statista، بازار هوش مصنوعی در پزشکی بالغ بر ۱۱ میلیارد دلار در سال ۲۰۲۱ بوده است و پیش‌بینی میشود ارزش آن در سال ۲۰۳۰ به ۱۸۷ میلیارد دلار برسد. این بازار عظیم هوش مصنوعی نشان میدهد که در آینده، احتمالا شاهد تغییرات چشمگیری در نحوه خدمات پزشکی، بیمارستان‌ها، داروسازی و بیوتکنولوژی خواهیم بود. شرکت‌های هوش مصنوعی بیش از پیش در صنعت پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی- درمانی فعالیت می‌کنند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بهتر (ML)، دسترسی بیشتر به داده‌ها، سخت‌افزار ارزان‌تر و در دسترس بودن ۵G به افزایش کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پزشکی کمک کرده و روند تغییرات را سرعت می‌بخشند. فناوری‌های هوش مصنوعی و ML می‌توانند حجم عظیمی از داده‌های پزشکی از سوابق سلامت و مطالعات بالینی گرفته تا اطلاعات ژنتیکی را بررسی کنند و آنها را بسیار سریع‌تر از انسان‌ها تجزیه و تحلیل کنند.
هوش مصنوعی در پزشکی می‌تواند به کارآمدتر شدن فعالیت‌های پزشکی کمک کند
سازمان‌های پزشکی و درمانی از نقش هوش مصنوعی در پزشکی برای بهبود کارایی انواع فرآیندها، از وظایف پشتیبان گرفته تا مراقبت از بیمار آگاه بوده و در زمینه‌های زیر از آن استفاده می‌کنند:
- گردش کار اداری
کارکنان حوزه پزشکی، زمان زیادی را صرف انجام کارهای اداری و سایر وظایف اداری می‌کنند. ابزارها و ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند بسیاری از این وظایف پیش پا افتاده را انجام دهند و زمان کارمندان را برای فعالیت‌های دیگر افزایش دهند. به عنوان مثال، پزشکان و پرستاران می‌توانند یادداشت‌ها را بدون استفاده از دست، دیکته کنند و زمان بیشتری با بیماران ارتباط داشته باشند. مستندسازی به کمک کامپیوترهای هوش مصنوعی می‌تواند راه‌حل‌هایی به پزشکان ارائه دهد که سوابق پزشکی را تا حد امکان، کامل نگه دارند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به کدگذاری دقیق، تبادل اطلاعات بین بخش‌ها و ثبت صورت‌حساب‌ها کمک کند.
- دستیاران پرستار مجازی
یک مطالعه نشان داد که ۶۴ درصد از بیماران استفاده از هوش مصنوعی و ارتباط با آن را راحت‌تر از ارتباط با پرستاران می‌دانند. دستیاران پرستار مجازی هوش مصنوعی که چت ربات‌ها، اپلیکیشن‌ها یا سایر رابط‌های مبتنی بر هوش مصنوعی هستند می‌توانند به سؤالات مربوط به پزشکان و مصرف دارو پاسخ دهند، گزارش‌ها را به پزشکان یا جراحان ارسال کنند و به بیماران در برنامه‌ریزی ملاقات با پزشک کمک کنند. این نوع نظارت و برنامه‌ریزی معمول، برخی وظایف را از دست کارکنان پزشکی می‌گیرد. در نتیجه، آنها می‌توانند زمان بیشتری را برای مراقبت از بیمار صرف کنند، جایی که تعامل انسان، بیشترین اهمیت را دارد.
- کاهش خطای دوز
درباره اهمیت و وابستگی هوش مصنوعی و پزشکی به یکدیگر باید گفت که هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی خطاها در نحوه تجویز داروها و میزان دوز داروها کمک کند. این امر منجر به نتایج بهتر و کاهش هزینه‌های مراقبت بهداشتی و بستری شدن در بیمارستان میشود. مطالعه سایت Nature Medicine نشان میدهد که ۷۰ درصد از بیماران، انسولین را طبق دستور پزشک مصرف نمی‌کنند. با استفاده از یک سیستم سنجش بی‌سیم هوش مصنوعی می‌توان خطاها را در نحوه استفاده بیمار از قلم انسولین یا استنشاق آن، شناسایی کرد.
- جراحی‌های ایمن‌تر
در برخی موارد، هوش مصنوعی در پزشکی به جراحان اجازه میدهد به جای انجام جراحی باز، به شکلی دیگر بیماران را عمل کنند. ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند بر روی اندام‌ها و بافت‌های حساس کار کنند و از دست دادن خون، خطر عفونت و درد پس از جراحی را کاهش دهند. جراحی رباتیک اغلب به معنای ایجاد زخم کمتر و زمان بهبودی کوتاه‌تر نسبت به جراحی معمولی است.
- پیشگیری از کلاهبرداری
کلاهبرداری در صنعت پزشکی، بسیار زیاد و حدود ۳۸۰ میلیارد دلار در سال است و هزینه حق بیمه پزشکی و هزینه‌های پرداختی مصرف‌کنندگان را افزایش میدهد. پیاده‌سازی هوش مصنوعی در پزشکی می‌تواند به شناسایی الگوهای غیرمعمول یا مشکوک در دعاوی بیمه مانند صورت‌حساب برای خدمات پرهزینه یا رویه‌های انجام نشده، جداسازی (که به معنای صدور صورت‌حساب برای مراحل درمان است، به گونه‌ای که هزینه هر یک از مراحل درمان جداگانه هستند) و انجام آزمایش‌های غیرضروری کمک کند.
- بهبود تجربه بیماران با تعامل با هوش مصنوعی
یک مطالعه جدید نشان میدهد که ۸۳ درصد از بیماران، ارتباط ضعیف را بدترین بخش از تجربه درمان خود می‌دانند این مسئله نیاز شدید به ارتباط بهتر بین بیماران و پزشکان و پرستاران و مفید بودن هوش مصنوعی در پزشکی را نشان میدهد. فناوری‌های هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، فناوری تحلیل و تشخیص گفتار می‌توانند به ایجاد ارتباط مؤثرتری با بیماران کمک کنند که منجر به تجربه مثبت، مراقبت و نتایج بهتر بیمار میشود. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات دقیق‌تری در مورد گزینه‌های درمانی بیمار ارائه دهد و به پزشکان این فرصت را میدهد تا برای تصمیم‌گیری واحد، گفتگوی خوب و معناداری با بیمار داشته باشند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی در پزشکی می‌تواند میزان دسترسی به خدمات بهداشتی و پزشکی را بهبود بخشد. طبق آمار اداره سرشماری ایالات متحده، ۲۸ میلیون آمریکایی در سال ۲۰۲۰ بیمه درمانی نداشتند و حتی آنهایی که دارای بیمه هستند همیشه برای هر نوع غربالگری که نیاز دارند، پوشش بیمه‌ای ندارند. همه‌گیری کووید-۱۹ وضعیت را بدتر کرد، زیرا تعداد زیادی از مردم در جوامع در حال توسعه، شغل، تمام یا بخشی از درآمد خود و بیمه درمانی را از دست دادند.
در زمان همه گیری کویید۱۹، دولت امریکا برخی مقررات مانند محدودیت‌های خاص HIPAA را کاهش داد و به پزشکان اجازه داد بیماران را درمان کرده و با استفاده از هوش مصنوعی، دارو تجویز کنند که این امر از طریق پیشرفت در محاسبات و هوش مصنوعی در پزشکی، امکان‌پذیر است. اکنون مراقبت پزشکی از راه دور به عنوان یک فناوری ارزشمند شناخته شده است که می‌تواند به مراقبت‌های پزشکی بسیاری از افراد در خانه کمک کند.
هوش مصنوعی می‌تواند کارایی را در تشخیص بیماری‌ها افزایش دهد
به گفته دانشکده بهداشت عمومی هاروارد، اگرچه استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی در مراحل اولیه است، ممکن است هزینه‌های درمان را تا ۵۰ درصد کاهش دهد و نتایج درمان پزشکی را تا ۴۰ درصد بهبود بخشد.
برای نشان دادن اهمیت هوش مصنوعی در پزشکی باید اشاره کرد که در دانشگاه هاوایی، یک تیم تحقیقاتی دریافتند که به کارگیری فناوری هوش مصنوعی پزشکی در یادگیری عمیق، می‌تواند زمان پیش‌بینی خطر سرطان سینه را بهبود بخشد. هرچند هنوز تحقیقات بیشتری لازم است، اما محقق اصلی به این موضوع اشاره داشت که یک الگوریتم هوش مصنوعی را می‌توان روی مجموعه بسیار بیشتری از تصاویری که یک رادیولوژیست در اختیار دارد آموزش داد (به اندازه یک میلیون تصویر رادیولوژی). علاوه بر این، می‌توان آن الگوریتم را بدون هیچ هزینه‌ای (به جز سخت‌افزاری) تکرار کرد.
یک گروه از موسسه فناوری ماساچوست، یک الگوریتم ML را توسعه دادند تا زمانی که بیمار به یک متخصص انسانی نیاز دارد را شناسایی کنند. در برخی موارد مانند شناسایی کاردیومگالی در اشعه ایکس قفسه سینه، آنها دریافتند که مدل ترکیبی انسان و هوش مصنوعی، بهترین نتایج را بدست میدهد.
مطالعه منتشر شده دیگری نشان داد که هوش مصنوعی در پزشکی، سرطان پوست را بهتر از پزشکان با تجربه تشخیص میدهد. محققان آمریکایی، آلمانی و فرانسوی از الگوریتم یادگیری عمیق بر روی بیش از ۱۰۰۰۰۰ تصویر برای شناسایی سرطان پوست، استفاده کردند. پس از مقایسه نتایج هوش مصنوعی با نتایج ۵۸ متخصص پوست بین‌المللی، آنها دریافتند که هوش مصنوعی بهتر عمل می‌کند. هوش مصنوعی در سازمان‌های بهداشتی و پزشکی می‌تواند به معنای نظارت بهتر بر سلامت و مراقبت‌های پیشگیرانه باشد.
همزمان با افزایش محبوبیت مانیتورهای پزشکی و تناسب اندام و استفاده بیشتر افراد از برنامه‌هایی که جزئیات مربوط به سلامت آنها را ردیابی و تحلیل می‌کند، افراد می‌توانند این مجموعه داده‌ها را با پزشکان خود به اشتراک بگذارند. در نتیجه، پزشکان می‌توانند بر وضعیت بیمار بهتر نظارت کنند و در صورت بروز مشکل به آنها هشدار دهند.
پزشکان می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی مانند اپلیکیشن‌های داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تحلیل پزشکی و سایر تصمیم‌گیری‌ها استفاده کنند. افراد آگاه از ارتباط بین هوش مصنوعی و پزشکی می‌دانند که هوش مصنوعی، بیماری‌های عفونی مانند کووید۱۹، سل و مالاریا را شناسایی و ردیابی می‌کند.
هوش مصنوعی در پزشکی داده‌های پزشکی مختلف را به هم ارتباط میدهد
یکی از مزایایی که استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی برای سیستم‌های پزشکی به ارمغان می‌آورد، جمع‌آوری و به اشتراک‌گذاری اطلاعات است. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های بیمار را بهتر از انسان‌ها ردیابی کند. از طریق هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، سازمان‌های بهداشتی می‌توانند اطلاعات متفاوتی را که قبلاً ممکن بود جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل نشده باشند، ردیابی کرده و به این ترتیب امکان بررسی یکپارچه‌تر و دقیق‌تر داده فراهم شده و سلامت بیماران نیز بهبود یابد.
یک مثال دیابت است. بر اساس گزارش مرکز کنترل و پیشگیری از بیماری‌ها، ۱۰ درصد از جمعیت ایالات متحده امریکا دیابت دارند. در حال حاضر، بیماران می‌توانند از ابزارهای پوشیدنی و سایر دستگاه‌های نظارتی که درباره سطح گلوکز آنها به خود و تیم پزشکی بازخورد میدهد، استفاده کنند. هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات را جمع‌آوری کند، آنها را ذخیره و تجزیه و تحلیل کند و بینش‌های مبتنی بر داده‌ها را از تعداد زیادی از مردم ارائه دهد. استفاده از این اطلاعات می‌تواند به تعیین نحوه درمان و مدیریت بهتر بیماری‌ها کمک کند.
در برخی موارد، هوش مصنوعی نیاز به آزمایش ترکیبات دارویی بالقوه به صورت فیزیکی را کاهش میدهد که صرفه‌جویی زیادی در هزینه‌ها را به دنبال دارد. شبیه‌سازی‌های مولکولی می‌توانند بر روی رایانه‌ها بدون متحمل شدن هزینه‌های بالای مربوط به روش‌های کشف معمولی، اجرا شوند. علاوه بر این، از هوش مصنوعی می‌توان برای پیش‌بینی وجود سم، زیست فعال و سایر ویژگی‌های مولکول‌ها یا ایجاد مولکول‌های دارویی استفاده کرد.
علاوه بر این، سازمان‌ها از هوش مصنوعی در پزشکی برای کمک به بهبود ایمنی و سلامت داروها استفاده می‌کنند.
به عنوان مثال، شرکت سلتا اسکوئر در حال نوآوری در فرآیند مراقبت دارویی (PV) است، یک رشته فعالیت قانونی اجباری که برای شناسایی و گزارش اثرات نامطلوب داروها، سپس ارزیابی، شناسایی و پیشگیری از آن اثرات به کار می‌رود. PV نیازمند تلاش و کوشش قابل توجهی از سوی تولیدکنندگان دارو است؛ زیرا مرحله آزمایش‌های بالینی تا مراحل میزان طول عمر دارو را در بر می‌گیرد. سلتا اسکوئر از ترکیبی از هوش مصنوعی و اتوماسیون‌سازی استفاده می‌کند تا فرآیند PV را سریع‌تر و دقیق‌تر کند. این امر به افزایش ایمنی و سلامت داروها برای مردم در سراسر جهان کمک می‌کند.
حکمرانی هوش مصنوعی در حوزه پزشکی
هرچقدر که هوش مصنوعی در ارائه خدمات پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند و کاربردهای پزشکی هوش مصنوعی بیشتر توسعه می‌یابد، باید حاکمیت اخلاقی و نظارتی بهتری ایجاد شود. مسائلی که باعث نگرانی می‌شوند عبارتند از احتمال سوگیری، عدم شفافیت، نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی در زمینه داده‌های مورد استفاده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و مسائل حفظ امنیت و مسئولیت.
لورا کرافت، معاون تحلیلگر گارتنر، گفت: «حاکمیت هوش مصنوعی در پزشکی به ویژه برای استفاده کلینیکی از این فناوری، ضروری است. با این حال، از آنجایی که تکنیک‌های جدید هوش مصنوعی عمدتاً قلمرو جدیدی برای اکثر سازمان‌های پزشکی هستند، قوانین، فرآیندها و دستورالعمل‌های مشترکی برای کارآفرینان مشتاق وجود ندارد که هنگام طراحی پایلوت‌های خود از آنها پیروی کنند».
سازمان بهداشت جهانی (WHO) 18 ماه به همراه کارشناسان برجسته حوزه اخلاق، فناوری دیجیتال، حقوق و حقوق بشر و اعضای مختلف وزارتخانه‌های بهداشت به بررسی این موضوع پرداخت تا گزارشی به نام اخلاق و حاکمیت هوش مصنوعی برای بخش پزشکی و سلامت تهیه کند. این گزارش درباره نحوه توسعه هوش مصنوعی و پزشکی و چالش‌های اخلاقی و خطرات استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی را شناسایی می‌کند و شش اصل جامع و کامل را برای اطمینان از کارکرد هوش مصنوعی به نفع عموم ترسیم می‌کند:
- حفظ استقلال پزشک و کادر درمان
- ارتقاء سلامت و رفاه انسان
- تضمین شفافیت
- پرورش مسئولیت‌پذیری
- ایجاد عدالت
- گسترش ابزارهایی که پاسخگو هستند
آینده هوش مصنوعی در پزشکی چگونه خواهد بود؟
بسیاری محققان درباره نقش و آینده هوش مصنوعی در حوزه پزشکی صحبت می‌کنند. برخی افراد آن را ابزاری بسیار مفید برای ارتقای سلامت و بهبود بیماران می‌دانند. در ادامه به پیش‌بینی‌ها از توسعه هوش مصنوعی و نقش آن در پزشکی می‌پردازیم.
راهی برای مقابله با کمبود پزشک
پیش‌بینی‌ها نشان میدهد که در سال‌های آتی کمبود شدید پزشک وجود خواهد داشت زیرا بر اساس پیش‌بینی‌ها تا سال ۲۰۳۰ با کمبود حدود ۱۰ میلیون متخصص پزشکی در سراسر جهان مواجه خواهیم بود.
در عین حال، افراد بیشتری به پزشک نیاز دارند. نه به این دلیل که افراد بیشتری بیمار می‌شوند بلکه به این دلیل که می‌توان مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی بهتری ارائه کرد. در درازمدت بایستی از افراد مبتلا به بیماری‌های مزمن به شکل بهتری مراقبت کرد؛ بنابراین این شکاف بین پزشکانی که آموزش می‌دهیم و بیمارانی که منتظر مراقبت هستند، بیشتر میشود.
این مسئله تنها یکی از دلایل خوش‌بین بودن درباره هوش مصنوعی در پزشکی است. باید این شکاف‌ها را پر کرد؛ چون نمی‌توان مردم را بدون مراقبت و درمان رها کرد. اگر منابع انسانی کافی برای ارائه خدمات پزشکی به بیماران و بهبود وضعیت بیمارستان‌ها وجود نداشته باشد، باید روش‌های جایگزین دیگر مانند ابزارهای خودکار هوش مصنوعی و پزشکی را پیدا کنیم.
فناوری‌هایی مانند حسگرهای جدید یا چاپ سه بعدی این مشکل را حل نمی‌کنند، اما اتوماسیون‌سازی یک وسیله پزشکی و مراقبت موقت را تا زمانی که بیماران بتوانند شخصاً با متخصصان و پزشکان مشورت کنند، فراهم می‌کند. در بحث سلامت روان، در حال حاضر طرح‌هایی وجود دارد که در آن یک چت‌بات، بیماران را در حالی که منتظر پزشک هستند، همراهی می‌کند و سعی می‌کند تا حدی با آنها همدلی کند. یک نکته مثبت دیگر استفاده از هوش مصنوعی این است که وقتی بیمار به پزشک مراجعه می‌کند، هوش مصنوعی قبلا گزارشی درباره بیمار تهیه کرده است و بازدید حضوری را کارآمدتر می‌کند.
افزایش مراقبت‌های پزشکی مجازی
در طول کووید۱۹، ده‌ها میلیون نفر متوجه شدند که یا با مراقبت از راه دور مشکلی ندارند یا باید بدون حضور پزشک و مراقبت درمان شوند. این حوزه حتی پس از همه‌گیری هنوز در حال رونق است.
برای همه محققان حامی هوش مصنوعی در پزشکی، این خبر خوشایند و جذابی است؛ زیرا اگر چیزی در حال تجزیه و تحلیل داده‌ها باشد، بتواند آنچه بیمار می‌گوید را بنویسد، آن را بفهمد و از آن نتیجه بگیرد می‌توان مراقبت مجازی کارآمدی را ارائه کرد. این کار به معنی مراقبت از راه دور به جای پزشک نیست بلکه بدین معنا است که هوش مصنوعی، نقش حامی پزشک را هنگام مراقبت از راه بیمار ایفا می‌کند. بنابراین، پیشرفت مراقبت مجازی، توسعه هوش مصنوعی را سرعت می‌بخشد.
قابلیت دستیابی هوش مصنوعی به درک علمی
هوش مصنوعی، یک فناوری فوق‌العاده پیچیده است. به همین دلیل، حتی در سطح فعلی توسعه، درک ابزارهای هوش مصنوعی و پزشکی برای خود توسعه‌دهندگان، چالش‌برانگیز است. با این حال، با توسعه روزافزون، هوش مصنوعی می‌تواند به سطح کافی از درک علمی دست یابد. این تنها چیزی است که اکثر ذینفعان پزشکی برای استفاده از این فناوری به آن نیاز دارند.
شواهد روزافزون پزشکی با کمک هوش مصنوعی
شواهد بدست آمده از فناوری‌های هوش مصنوعی پزشکی به طور پیوسته رو به افزایش است. روز به روز بر تعداد فناوری‌های هوش مصنوعی که مطالعات و آزمایش‌های بالینی، آنها را تأیید می‌کنند، افزوده میشود. این فناوری‌ها همانند همه داروها باید از طریق مطالعات، مطالعات بررسی شده و آزمایش‌های بالینی تأیید شوند.
علاوه بر این، ما شاهد روند مشابهی در زمینه فناوری‌های هوش مصنوعی در پزشکی هستیم، یک نمونه خوب ساعت Sepsis است. سوابق پزشکی را تجزیه و تحلیل و به کارکنان کمک می‌کند تا بیمارانی را که بیشترین خطر ابتلا به سپسیس را دارند، شناسایی کنند. این ساعت، یک ابزار بسیار مفید است، اما به تجزیه و تحلیل حجم زیادی داده پیچیده نیاز دارد.
سخن پایانی
در نهایت، اگرچه خطرات و چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی از مقررات گرفته تا هزینه‌های حوزه خصوصی وجود دارد اما همان‌طور که در این مقاله اشاره شد، هوش مصنوعی نه تنها نقش مهمی در آینده پزشکی ایفا می‌کند، بلکه با گسترش استفاده از آن، تصور انجام فعالیت‌های پزشکی و درمانی بدون آن غیرممکن میشود. در آینده تیم پزشکی که متشکل از بیمار و پزشک است، از عضو سوم استقبال می‌کند: یک نهاد فناوری، هوش مصنوعی.