هوش مصنوعی در مراکز درمانی

دورترین سفرها از نخستین گام‌ها شروع می‌شود و داستان دستیابی به امکانات و شرایط بهتر در دنیای درمان و مراقبت پزشکی نیز از این قاعده مستثنا نیست. گام‌ها باید در پی یکدیگر برداشته‌شده و هر پژوهش به‌مانند یک گام در مسیر فوق محسوب می‌شود که انباشته‌شده و ما را هزاران کیلومتر از نقطه شروع به‌پیش می‌برد.

پیشرفت در فنّاوری‌های تصویربرداری و افزایش شیوع بیماری‌های مزمن و انواع سرطان باعث شده است تا  استفاده از داده‌های تصویری برای تشخیص زودهنگام  بیماری‌ها افزایش پیدا کند. الگوریتم‌های تجزیه‌وتحلیل این تصاویر توسط هوش مصنوعی، نشان‌دهنده دقت قابل‌توجهی است که از بهترین رادیولوژیست‌ها  نیز در تشخیص برخی سرطان‌ها مانند سرطان پستان بهتر عمل می‌کند.

داستان هوش مصنوعی و کاربرد آن در پزشکی به‌نوعی پیش می‌رود که در آن شکست‌های بزرگ بیش از موفقیت‌های کوچک بوده و توجه به این شکست‌ها نیز متعاقباً بیشتر است. البته باید توجه داشت که این دستاوردهای محدود و هرچند کوچک در این حوزه، قادر به ‌پیشبرد هوش مصنوعی در پزشکی شده و علاوه بر تکرار نوآوری‌ها به‌بهبود شرایط بیماران و تجربه مثبت آن‌ها  نیز کمک کند. در این یادداشت به معرفی برخی دستاوردهای این حوزه می‌پردازیم:

تشخیص بیماری‌ها و تصویربرداری به کمک کامپیوتر

هوش مصنوعی شاهد برخی از پیشرفت‌های اولیه خود درزمینهٔ مراقبت‌های بهداشتی در ارزیابی خودکار و تشخیص از تصاویر پزشکی مانند  ام آر آی، تصویربرداری سی‌تی‌اسکن و تصاویر آسیب‌شناختی بوده است. پیشرفت در فنّاوری‌های تصویربرداری و افزایش شیوع بیماری‌های مزمن و انواع سرطان باعث شده است تا  استفاده از داده‌های تصویری برای تشخیص زودهنگام  بیماری‌ها افزایش پیدا کند. الگوریتم‌های تجزیه‌وتحلیل این تصاویر توسط هوش مصنوعی، نشان‌دهنده دقت قابل‌توجهی است که از بهترین رادیولوژیست‌ها  نیز در تشخیص برخی سرطان‌ها مانند سرطان پستان بهتر عمل می‌کند. علاوه بر این، در حوزه استفاده از هوش مصنوعی نتایج قابل‌توجهی در پیش‌بینی خطر بیماری‌های قلبی عروقی و بیماری‌های مرتبط با کبد به‌دست‌آمده است.

بهینه‌سازی عملیات بیمارستانی

گروه‌های اورژانس در بیمارستان‌ها معمولاً دچار تراکم کاری بوده و مشکلات متعددی را درزمینهٔ مدیریت بیماران مراجعه‌کننده تجربه می‌کنند. لزوم مراقبت‌های ویژه در این شرایط، مستلزم منابع مالی مناسبی است.  از سوی دیگر این تراکم کاری موجب می‌شود برخی بیماران به‌طور مناسب ویزیت نشده یا به‌طورکلی مغفول واقع شوند. این مسئله می‌تواند ضررهای زیادی را متوجه مراکز درمانی کند درحالی‌که در این مورد، استفاده از هوش مصنوعی به کمک آمده و متخصصین و پزشکان به کمک آن، داده‌های بالینی واداری را بررسی کرده و در اختیار پزشکان قرار می‌دهد. این موضوع به برنامه‌ریزی دقیق‌تر، پیش‌بینی نیازمندی‌هایی از قبیل افزودن اتاق‌های اختصاص‌یافته به بیماران و … را در اختیار برنامه مسئولان قرار داده و باعث تنظیم اولویت‌ها و پیشرفت و بهبود شرایط بیمارستانی خواهد شد. تجربیات پیشین نشان‌دهنده درصد بهبود دورقمی در این زمینه است.

بهینه‌سازی مسیر درمان

همان‌گونه که کمبود امکانات ارائه‌شده به بیماران در بیمارستان‌ها می‌تواند مشکلاتی را ایجاد کند، ارائه خدمات بی‌مورد، غیر لازم و هزینه‌بر نیز امری ضروری است که با کمک هوش مصنوعی می‌توان آن را مدیریت کرد. در حال حاضر، هوش مصنوعی در حال تبدیل‌شدن به‌ یک ابزار جامع برای سامانه‌های بهداشتی به‌منظور درک چگونگی ارائه مطلوب مراقبت‌های پزشکی به بیماران است.

هوش مصنوعی با ارائه راه‌حل‌های مناسب و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌تواند دسترسی به مسیر ارائه درمان و خدمات بالینی استاندارد را تسهیل کند.

مدیریت خطر در بیماران

هوش مصنوعی، قابلیت‌های بسیار مطلوبی را برای بررسی مجموعه‌ای از متغیرهای نامحدود و مرتبط با سلامت، شیوه زندگی و موقعیت‌های اجتماعی و اقتصادی بیماران فراهم می‌کند تا با دقت بالا، احتمال پیشرفت بیماری‌های مزمن و عوارض مرتبط ، پیش‌بینی شوند.

راه‌حل‌های  هوش مصنوعی همچنین به‌طور شفاف زمینه‌های خطر را  معرفی کرده و در مورد رژیم‌های شخصی و بیمار پیشنهادهای مناسبی ارائه می‌دهد. چنین سامانه‌های پیش‌بینی‌شده در حال حاضر به سیستم مراقبت‌های تصمیمی و مراقبت‌های ویژه و سامانه‌های مراقبت از جمعیت واردشده‌اند.

ترجمه: احسان محمدحسینی

منبع: medcitynews

No tags for this post.