این روزها کمتر کسی را پیدا میکنید که واژه هوش مصنوعی را نشنیده باشد یا در مورد کاربردهای جذاب و جالب هوش مصنوعـی کنجکاوی نکرده باشد. یکی از کاربردهای جذاب هوش مصنوعی که توجه خیلیها را به خود جلب کرده، کاربردش در پزشکی است. در این مقاله از ایرانگرد در راستای توسعه و تحقیق علم سعی داریم در مورد کاربردهای هوش مصنوعـی در پزشکی صحبت کنیم.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی چیزی نیست جز حجم بسیار بالایی از اطلاعات که توسط برنامه های فوق پیشرفته و الگوریتمی که بشر به آن داده است قابلیت آنالیز شدن دارند و میتوانند در هر شرایطی پیشگوییهایی را انجام دهند. یکی از این پیشگوییها مربوط به علم پزشکی است که در ادامه این مقاله شما را با کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی آشنا خواهیم کرد.
کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی
همانطور که میدانید امروزه سکته های مغزی قابل درمان هستند به شرط آنکه بیمار در زمان طلایی به بیمارستان برسد و البته با استفاده از تصویر برداری های خاص مثل انواع سی تی و ام آر آی و البته تحلیل تصاویر توسط متخصص به این نتیجه برسند که بیمار از درمان حاد سکته مغزی سود میبرد.
این کار مستلزم صرف زمان است و خطای انسانی هم ممکن است پیش بیاید، همچنین در هر لحظه از شبانه روز لازم است که پزشک آنالیز و تحلیل این اطلاعات را انجام دهد. یکی از کاربردهای هوش مصنوعی اینجاست! هوش مصنوعی بدون اینکه خسته شود می تواند در سریعترین زمان با استفاده از این تصویر برداریها به تحلیل و آنالیز بهتر کمک کند و با دقت بسیار بالا قابل درمان بودن سکته مغزی بیمار را پیش بینی کند.
امروزه در بعضی از کشورهای پیشرفته، هوش مصنوعی با استفاده از اپلیکیشنهایی که بر روی گوشیهای پزشکان و پرسنل سکته مغزی نصب شده است، میتواند این تصویر برداریها را با هماهنگی خیلی خوب و دقت زیاد آنالیز کند و به صورت خودکار به پزشک مربوطه اطلاع دهد که در سریعترین زمان برای درمان سکته مغزی در بیمارستان حاضر شوند.
کاربرد هوش مصنوعی در چشم پزشکی
هوش مصنوعی (AI) پیشرفت های چشمگیری در زمینه های مختلف داشته است و چشم پزشکی نیز از این قاعده مستثنی نیست. کاربرد هوش مصنوعی در چشم پزشکی این پتانسیل را دارد که شیوه تشخیص، درمان و مدیریت بیماری های چشمی را متحول کند. با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشینی و تکنیکهای بینایی کامپیوتری، سیستمهای هوش مصنوعـی میتوانند مقادیر زیادی از دادهها را تجزیه و تحلیل کنند و بینش دقیق و به موقعی را برای چشم پزشکان ارائه کنند. این ادغام جامع فناوری هوش مصنوعی در چشم پزشکی پتانسیل بهبود نتایج بیمار، افزایش کارایی و کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی را دارد.
چشم اطلاعات زیادی از شرایط بدن را در خود دارد و پزشکان با استفاده از الگوریتم هوش مصنوعی میتوانند این اطلاعات را آنالیز کنند و با شناسایی مشکلهای احتمالی در آینده از بروز بیماری در بدن پیشگیری کنند.
این الگوریتمها میتوانند با دقت علائم اولیه این بیماریها را تشخیص دهند و امکان مداخله و درمان زودهنگام را فراهم کنند. برای مثال، سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند میکروآنوریسمها یا خونریزیها را در بیماران مبتلا به رتینوپاتی دیابتی شناسایی کنند که شاخصهای بسیار مهمی برای پیشرفت بیماری هستند.
هوش مصنوعی همچنین می تواند به چشم پزشکان در برنامه ریزی و راهنمایی جراحی کمک کند. با تجزیه و تحلیل داده های تصویربرداری قبل از عمل، الگوریتم های هوش مصنوعـی می توانند به تعیین رویکرد بهینه جراحی و پیش بینی نتایج جراحی کمک کنند. به عنوان مثال، در جراحی آب مروارید، سیستمهای هوش مصنوعی میتوانند اندازهگیریهای بیومتریک را تجزیه و تحلیل کنند تا قدرت لنز داخل چشمی مناسب را توصیه کنند و اندازه برش مورد نیاز برای نتایج بینایی بهینه را محاسبه کنند. علاوه بر این، در طول جراحی، سیستمهای رباتیک مجهز به هوش مصنوعی میتوانند بازخورد بلادرنگ را به جراحان ارائه دهند و دقت را افزایش داده و خطر عوارض را کاهش دهند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی در نظارت بر پیشرفت بیماری و پاسخ به درمان نویدبخش نشان داده است. الگوریتم های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل مداوم داده های بیمار مانند اندازه گیری حدت بینایی یا اسکن OCT در طول زمان، می توانند تغییرات ظریفی را که ممکن است نشان دهنده پیشرفت بیماری یا اثربخشی درمان باشد، تشخیص دهند. این برنامه های درمانی شخصی و تنظیمات به موقع را برای بهینه سازی نتایج بیمار ممکن می سازد.
حوزه دیگری که در آن هوش مصنوعی در چشم پزشکی استفاده می شود، توسعه پلتفرم های پزشکی از راه دور است. این پلتفرمها به بیماران اجازه میدهند از راه دور تصاویر شبکیه را بگیرند یا با استفاده از گوشیهای هوشمند یا دستگاههای دیگر تستهای عملکرد بصری را انجام دهند. سپس الگوریتمهای هوش مصنوعـی میتوانند این تصاویر یا نتایج آزمایش را تجزیه و تحلیل کنند و ارزیابیهای اولیه را ارائه دهند و به چشمپزشکان اجازه میدهند بیماران را از راه دور تشخیص داده و تحت نظر بگیرند. این به ویژه برای بیماران در مناطق دور افتاده یا کسانی که دسترسی محدودی به مراقبت های تخصصی چشم دارند مفید است.
علیرغم مزایای متعدد هوش مصنوعی در چشم پزشکی، چالش هایی وجود دارد که باید مورد توجه قرار گیرد. یکی از چالش های اصلی نیاز به مجموعه داده های بزرگ و متنوع برای آموزش الگوریتم های هوش مصنوعـی است. داده های حاشیه نویسی با کیفیت بالا برای اطمینان از عملکرد دقیق و قابل اعتماد سیستم های هوش مصنوعی بسیار مهم است. علاوه بر این، ملاحظات قانونی و اخلاقی باید برای اطمینان از حفظ حریم خصوصی بیمار، امنیت داده ها و استفاده مسئولانه از فناوری هوش مصنوعی در نظر گرفته شود.
در نتیجه، استفاده از هوش مصنوعی در چشم پزشکی این پتانسیل را دارد که با بهبود دقت تشخیص، افزایش برنامه ریزی و راهنمایی جراحی، نظارت بر پیشرفت بیماری، و امکان مراقبت از بیمار از راه دور، این حوزه را متحول کند. با پیشرفتهای بیشتر در فناوری هوش مصنوعـی و افزایش همکاری بین چشمپزشکان و متخصصان هوش مصنوعی، میتوان انتظار پیشرفتهای قابل توجهی در نتایج بیماران و کارایی کلی مراقبت از چشم داشت.
هوش مصنوعی و کاربرد آن در درمان بیماریهای قلبی
یکی از کاربردهای اولیه هوش مصنوعی در درمان قلب، در زمینه تصویربرداری پزشکی است. الگوریتمهای هوش مصنوعـی میتوانند تصاویر پزشکی مانند اکوکاردیوگرام، آنژیوگرام و اسکن MRI قلب را برای تشخیص ناهنجاریها و کمک به تشخیص بیماریهای مختلف قلبی تجزیه و تحلیل کنند. این الگوریتم ها می توانند از حجم عظیمی از داده ها یاد بگیرند و الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است به راحتی توسط پزشکان متخصص قابل تشخیص نباشد. با خودکار کردن فرآیند تجزیه و تحلیل تصویر، هوش مصنوعی می تواند خطاهای تشخیصی را کاهش دهد و به بهبود کارایی رادیولوژیست ها و متخصصان قلب کمک کند.
حوزه دیگری که هوش مصنوعی در درمان قلب به کار می رود، ارزیابی و پیش بینی خطر است. با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ حاوی اطلاعات بیمار، از جمله تاریخچه پزشکی، داده های ژنتیکی، عوامل سبک زندگی، و اندازه گیری های بالینی، الگوریتم های هوش مصنوعـی می توانند الگوها و عوامل خطر مرتبط با بیماری های قلبی عروقی مختلف را شناسایی کنند. این امر به متخصصان مراقبت های بهداشتی امکان می دهد تا احتمال ابتلای فرد به بیماری های قلبی خاص یا تجربه عوارض جانبی مانند حملات قلبی یا سکته را پیش بینی کنند. با این اطلاعات می توان استراتژی های پیشگیرانه شخصی سازی شده ای را برای کاهش خطر حوادث قلبی عروقی اجرا کرد.
الگوریتمهای هوش مصـنوعی با تجزیه و تحلیل مجموعه دادههای بزرگ از آزمایشهای بالینی، پروندههای سلامت الکترونیک و ادبیات علمی، میتوانند بینشها، الگوها و همبستگیهای جدیدی را شناسایی کنند که ممکن است به کشف درمانها یا تکنیکهای تشخیصی جدید منجر شود. این پتانسیل تسریع پیشرفت های پزشکی در زمینه درمان قلب را دارد.
در نتیجه، هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با بهبود دقت تشخیص، پیشبینی نتایج بیمار، شخصیسازی برنامههای درمانی، افزایش نظارت بر بیمار و تسهیل تحقیق و توسعه، انقلابی در درمان قلب ایجاد کند. ادغام هوش مصنوعـی در مراقبت های قلبی عروقی این پتانسیل را دارد که به طور قابل توجهی نتایج بیماران را بهبود بخشد، هزینه های مراقبت های بهداشتی را کاهش دهد و زندگی خیلی از افراد را نجات دهد.
مراجع:
- انجمن قلب آمریکا (www.heart.org)
- مؤسسه ملی بهداشت – مؤسسه ملی قلب، ریه و خون (www.nhlbi.nih.gov)
- مجله کالج آمریکایی قلب و عروق (www.onlinejacc.org)
- آکادمی چشم پزشکی آمریکا (www.aao.org)
- مؤسسه ملی بهداشت – مؤسسه ملی چشم (www.nei.nih.gov)
- مجله چشم پزشکی بریتانیا (bjo.bmj.com)