خانه > تازه ها > وضعیت و کاربردهای فعلی هوش مصنوعی در حوزۀ پزشکی ( بخش اول )
هوش مصنوعی در حوزه پزشکی

وضعیت و کاربردهای فعلی هوش مصنوعی در حوزۀ پزشکی ( بخش اول )

در سناریوی فعلی، هوش مصنوعی ( AI ) در حال تغییر تقریباً تمام رشته های مربوط به حوزۀ پزشکی است. هدف این مقاله، بررسی پژوهش های انجام شده در زمینۀ این فناوری و شناسایی کاربردهای مختلف آن در حوزۀ پزشکی است. این مقاله با بررسی و پژوهش جامع، نشان می دهد که چگونه هوش مصنوعی در حل مسائل چالش برانگیز در حوزۀ پزشکی کمک می کند.

مطلب مرتبط :

تا کنون فناوری های متعددی برای افزایش خودکارسازی در حوزۀ پزشکی، مورد بررسی و استفاده قرار گرفته است. امروزه نقش هوش مصنوعی در حوزۀ پزشکی، حفظ رکوردهای پزشکی در قالب دیجیتالی و بازبینی و معاینۀ بیماران با استفاده از فناوری های هوشمند است. هوش مصنوعی، راه حل مناسبی را جهت بهبود حال بیمار ارائه می دهد که شامل داروها و روش های درمانی شخصی است. هوش مصنوعی یک فناوری خلاقانه است که پزشکان در طول شناخت بیماری، درمان و عمل جراحی کمک می کند. مهم ترین کاربرد هوش مصنوعی، تصمیم گیری در خصوص موارد پیچیده است. این فناوری همچنین به پیگیری، تشخیص، بررسی و کنترل آلودگی در بیمارستان ها کمک می کند. هوش مصنوعی، قادر به ساخت و بهینه سازی پلتفرم های آنلاین برای ملاقات با بیماران است. این فناوری در آینده، در تمام حوزه های پزشکی جهت نجات جان انسان به کار خواهد رفت.

هوش مصنوعی سلامت انسان پزشکی

مقدمه

مفهوم هوش مصنوعی در سال ۱۹۵۶ مطرح شد، اما پیشرفت قابل ملاحظۀ این فناوری در طی ۱۲ سال اخیر صورت گرفت. با بررسی هزاران رکورد پزشکی، می توان درمان های سریع تر با پیامدهای بهتری را شناسایی کرد. هوش مصنوعی با سیستم های کامپیوتری شبیه به انسان، فرایند ها و مشخصه های هوشمندی انسان را شبیه سازی می کند. این فناوری می توان به سرعت یاد بگیرد، پیش بینی، تحلیل و نتیجه گیری کند، و حتی خود را اصلاح کند. هوش مصنوعی، پیشرفت هایی را برای حل مسائل مختلف مثل، برنامه ریزی، تصویر برداری، شناسایی گفتار و یادگیری یک ویژگی خاص، به وجود آورده است. سیستم های هوش مصنوعی، امکان آموزش روی مجموعۀ خاصی از داده ها را، جهت پیش بینی نتایج بهتر و کمک به حل مسائل پیچیده با دقت بالا، فراهم می آورند.

هوش مصنوعی به تیم مراقبت بهداشتی در کاهش زمان مستند سازی کمک می کند. این کار از طریق ذخیره سازی دیجیتالی داده های بیماران و ایجاد یک پایگاه دادۀ دیجیتالی صورت می گیرد. از این پایگاه دادۀ دیجیتالی برای تشخیص، درمان و مراقبت های پزشکی منظم استفاده می شود. متخصصین پزشکی بر اساس نیازمندی ها و الزامات نهایی و با همکاری متخصصین نرم افزاری و سخت افزاری، باید پلتفرمی را برای جمع آوری داده ها و فعالیت های روزمره و روتین به وجود آورند. نرم افزارهای کلی برای کاربردهای خاص، سفارشی سازی می شوند. بر همین اساس، ماژول های تشخیص، درمان و مراقبت های پس از درمان مختص به بیمار ساخته می شوند. با این حال، تحلیل داده های جمع آوری شده، امری حیاتی در کارایی سیستم هوش مصنوعی به شمار می آید. 

هوش مصنوعی، موجب افزایش خلاقیت پزشکان و جراحان می شود. این ماشین های هوشمند، شبیه به انسانی رفتار می کند که قادر به درک سریع زبان داده های پزشکی، متن ها، تصاویر، بیوانفورماتیک و تراکنش های مالی است. این ماشین ها همچنین زبان انسان را برای تصمیم گیری بدون خطا درک می کنند. بدین ترتیب، امکان اجرای یک عمل جراحی دقیق روی بیمار از طریق تهیۀ اطلاعات مناسب، میسر می شود. از هوش مصنوعی می توان برای شناسایی و جمع آوری کافی داده های بیمار (هم از لحاظ کمی و هم از لحاظ کیفی) استفاده کرد، به طوری که این داده ها، بعدها برای پیش بینی و کاهش ریسک در طول اجرای عملیاتی نظیر تعویض مفصل، بستری در بیمارستان و افزایش شانس بهبود بیمار به کار می روند.

در حال حاضر، به نظر می رسد که هوش مصنوعی بهترین فناوری جهت افزایش امید به زندگی است. جراحان رباتی مجهز به هوش مصنوعی می توانند جراحی های پیچیده و دشوار را انجام دهند. هوش مصنوعی قادر به تهیۀ اطلاعات از طریق پشتیبانی های مجازی متفاوت و برقراری ارتباطات منظم با بیماران است. با توجه به کمبود نیروی پزشکی در نواحی روستایی، هوش مصنوعی می تواند برای جبران این کمبود به کار گرفته شود. این فناوری موجب بهبود کیفیت آگاهی دانشجویان پزشکی شده و به برآورد نیازمندی های ضروری در نواحی روستایی کمک می کند. هوش مصنوعی نه تنها موجب بهبود اثربخشی متخصصین پزشکی می شود، بلکه کیفیت سرویس مراقبت بهداشتی را با هزینۀ کمتری افزایش می دهد. این فناوری قادر به ارائۀ توصیه های پزشکی و کمک به پزشکان به منظور تشخیص دقیق بیماری های مختلف است.

هوش مصنوعی نقش بسزایی در فناوری های اسکن کننده، مثل اشعه ایکس، توموگرافی کامپیوتری (CT)، تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI) و اسکنرهای سه بعدی دارد. این اسکن ها جهت کمک به تصمیم گیری تر در خصوص بیمار، به کار گرفته می شوند. هوش مصنوعی، می تواند رژیم غذایی مناسبی را برای بهبود وضعیت سلامتی افراد پیشنهاد دهد. این فناوری به طور مؤثر، وقت ملاقات بیمار با پزشک را مدیریت و یادآوری می کند. هوش مصنوعی در برقراری تعاملات مجازی با پزشکان نیز به کار می آید. حوزۀ پزشکی با ورود هوش مصنوعی، قادر به حل مؤثر چالش های متعددی شده است. این مقاله به مسائل پژوهشی زیر رسیدگی می کند:

  • پرسش اول: بررسی مزایای متعدد هوش مصنوعی در حوزۀ پزشکی؛
  • پرسش دوم: شناسایی فناوری های مختلف مورد استفاده توسط هوش مصنوعی برای حوزۀ پزشکی؛
  • پرسش سوم: شناسایی فرایند پیاده سازی هوش مصنوعی در حوزۀ پزشکی؛
  • پرسش چهارم: شناسایی کاربردهای مهم هوش مصنوعی برای حوزۀ پزشکی.
استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی

مزایای هوش مصنوعی در حوزۀ پزشکی

هوش مصنوعی قادر به حل چالش های پزشکی متعددی است، که از جملۀ آن ها، می توان به تنظیم سطوح مختلف پیچیدگی در هنگام اجرای جراحی های دشوار، با تضمین کیفیت و نتیجۀ بهتر، اشاره کرد. بدین ترتیب، تصمیم گیری به موقع و دقیقی برای بیمار صورت می گیرد. مزایای مختلف هوش مصنوعی در زمینه های مختلف پزشکی عبارتند از:

  • بررسی آنومالی ها (موارد غیر عادی) و توصیه برای مداخلات پزشکی.
  • پیش بینی بیماری های احتمالی آینده
  • تشخیص دقیق و مؤثر
  • کمک به درمان های جدید و پیچیده
  • تنظیم سطح خون/ گلوکز بیمار
  • نظارت مناسب بیمار
  • ایجاد رفاه و آسودگی برای پزشکان و بیماران
  • آموزش صحیح برای دانشجویان پزشکی
  • بهبود ایمنی در بیمارستان ها
  • جمع آوری داده ها در طول جراحی، جهت کمک به بهبود پروسۀ آینده.
  • نتایج مثبت برای بیمار
  • بهبود تجربۀ پزشکان/ جرحان
  • بهبود نتایج پزشکی
  • بهبود نتایج پاتولوژی
  • کاهش هزینۀ تشخیص بیماری
  • حفظ رکوردهای کیلینیکی
  • ارائۀ سرویس عالی برای بیماران

هوش مصنوعی به اجرای فعالیت های متفاوت در حوزۀ پزشکی کمک می کند، که از جملۀ آن ها می توان به عملیات سنجش خودکار مثل سنجش زاویۀ کارینا، تحلیل دریچۀ آئورت و قطر شریان ریوی اشاره کرد. در حال حاضر از هوش مصنوعی برای تشخیص سطح شکستگی و ضرب دیدگی در بیماران ارتوپدی استفاده می شود.

انواع مختلف فناوری های هوش مصنوعی برای حوزۀ پزشکی

هوش مصنوعی با کمک فناوری های خلاقانۀ متفاوت، تأثیر مهمی در حوزۀ پزشکی دارد. این فناوری به پرستاران، پزشکان و جراحان کمک می کند تا کارهای خود را به شیوۀ ساده تری انجام دهند. فناوری های هوش مصنوعی قادر به توصیۀ درمان های شخصی برای بیماران هستند. از هوش مصنوعی می توان در سیستم پشتیبان تشخیص پزشکی، جهت شناسایی بیماری های قلبی مادرزادی استفاده کرد. این فناوری نقش بسزایی در ذخیره سازی الکترونیکی رکوردهای مربوط به سلامت بیماران دارد. هوش مصنوعی موجب بهبود دقت، سرعت و پایداری تشخیص می شود. این فناوری ها به طور دقیق، نتیجۀ بیماری را پیش بینی کرده و در ثبت اطلاعات نادیده گرفته شده از سوی پزشکان، مفید واقع می شوند. در سازمان های پزشکی بزرگ، فناوری های هوش مصنوعی با نظارت به روی هزینۀ درمان، هزینۀ بهداشتی و پاسخ به درمان، برای مدیریت مناسب سیستم مراقبت بهداشتی به کار گرفته می شوند. فناوری های هوش مصنوعی به کار رفته در حوزۀ پزشکی، شامل یادگیری ماشین ( ML )، شبکۀ عصبی مصنوعی ( ANN )، پردازش زبان طبیعی ( NLP )، ماشین بردار پشتیبان ( SVM ) و تحلیل اکتشافی (هیوریستیک) ( HA ) می شوند.

یادگیری ماشین (ML) سیستم های یادگیری ماشین برنامه هایی هستند که به طور خودکار بهبود پیدا کرده و بدون هیچ تجربه یا آموزشی، یاد می گیرند.
الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند به طور خودکار نتایج پزشکی را ارزیابی کرده و آنها را با یک درجه احتمالی از دقت نشان دهند.
الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند با کمک الگوریتم هایی مثل یادگیری با نظارت، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارت شده و یادگیری تقویتی تصمیم گیری کنند.
در حوزه پزشکی از این فناوری برای تشخیص احتمال بیماری استفاده می شود.
یادگیری ماشین در ذخیره سازی رکوردهای بیماران برای درمان بهتر مفید واقع می شوند.
شبکه عصبی مصنوعی (ANN)شبکه عصبی مصنوعی از ساختار عصبی مغز انسان الهام گرفته و از مفاهیمی مثل پس انتشار و لایه ها (لایه های ورودی، لایه های پنهانی و لایه های خروجی) بهره می گیرد.
شبکه ANN شبیه به نورون ها عمل می کند؛ به طوری که تمام نورون ها دارای وزن بوده و متصل هستند.
از طریق آموزش ANN به وسیله مجموعه بزرگی از داده ها، بهترین وزن معادل با قوی ترین پیوند در نورون مغز انسان به دست می آید که بهترین مسیر در شبکه را تضمین می کند.
شبکه ANN در پیش بینی بروز بیماری و تصمیم گیری مفید واقع می شود.
پردازش زبان طبیعی (NPL)پردازش زبان طبیعی به شناسایی گفتار و ارزیابی زبان به وسیله روش های مختلف اشاره می کند.
الگوریتم های NLP مستقل و متعددی وجود دارند؛ نظیر پارسینگ، POS، برچسب گذاری به وسیله مدل پنهانی مارکوف.
در حوزه پزشکی از این فناوری برای تصمیم گیری های پزشکی، پشتیبانی و تحلیل داده های بدون ساختار استفاده می شود.
این روش همچنین برای کدینگ خودکار و نگه داری از اسناد پزشکی بیماران به کار گرفته می شود.
ماشین های بردار پشتیبان (SVM)ماشین های بردار پشتیبان کلاس گروه های داده ای مختلف را در ازای داده های ورودی مشخص می کنند.
روش SVM مسئله کلاس بندی داده ها را به طور اساسی حل می کند.
از طبقه بند ( Classifier ) آموزش یافته SVM در فیلتر کردن ایمیل های هرز استفاده می شود؛ این طبقه بند می تواند نقاط داده ای جدید و ناشناخته را شناسایی کرده و برای همبستگی های آینده به کار گیرد.
از SVM برای جمع آوری و پردازش داده های پزشکی استفاده می شود.
روش SVM می تواند بیماران را به طور مناسب سازمان دهی کرده و در تصمیم گیری های مبتنی بر شواهد مفید واقع شود.
تحلیل اکتشافی (HA)این تکنیک از روش آزمون و خطا برای تشخیص و شناسایی، جهت حل یک مسئله استفاده می کند.
الگوریتم اصلی که اکتشاف در آن اجرا می شود، استفاده از یک راه حل عملی بوده که ممکن است به هدف بهینه دست پیدا نکند، اما برای برآورد آن هدف کافی است.
تحلیل اکتشافی بهترین رویکرد برای ایمنی بیماران و تشخیص مؤثر مشکلات مختلف است.

فناوری های هوش مصنوعی برای انواع مختلف جنبه های مرتبط با سلامتی به کار رفته و در حوزه های متعددی مثل ارتوپدی، عصب شناسی، کاردیولوژی و آنکولوژی مورد استفاده قرار گرفته است. این روش ها، امکان سرویس دهی مؤثرتر و دقیق تری را برای بیماران فراهم می آورند. به واسطۀ فناوری های هوش مصنوعی، پزشکان می توانند کارهای دستی خود را کاهش داده و روش های برنامه ریزی، تصمیم گیری پزشکی و درمان های خود را بهبود ببخشند. تاریخچۀ مریضی و ناخوشی بیمار با کمک هوش مصنوعی به راحتی شناسایی شده و هشدارهای لازم به سوی بستگان بیمار فرستاده می شوند. در صورت کاربر هوش مصنوعی برای پردازش های پایه و ذخیره سازی داده ها، این فناوری به راحتی می تواند به درخواست های روتین رسیدگی کند. مثلاً اگر تأخیری در تست آزمایشگاهی به وجود آید، یک پیغام هشدار به سوی بیمار مربوطه صادر می شود.

پایان بخش اول

بیشتر بخوانید :

منبع Research Gate
0/5 ( 0 نظر )

درباره‌ی احمدرضا جعفری

همچنین ببینید

یادگیری ماشین به زبان ساده رمز نگار خودکار ( Autoencoders )

یادگیری عمیق به زبان ساده : رمز نگار های خودکار – قسمت دهم

رمز نگار های خودکار ( Autoencoders )  یک خانواده از شبکه های عصبی هستند که …

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *