ظهور هوش مصنوعی (AI) در مراقبت‌های بهداشتی نتیجه افزایش تقاضا برای راه‌حل‌های مراقبت‌های بهداشتی مناسب، هزینه‌های کمتر، دقت بالاتر مربوط به تصمیمات پزشکی و تشخیص برای بهبود نتایج سلامت بیمار است.
با یک با ارزیابی 15.1 میلیارد دلاری برای بازار جهانی در سال 2022، هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی فرآیندی برگشت ناپذیر است که در حال تغییر شکل پزشکی است و ارزش پیش بینی شده آن در سال های بعد همچنان افزایش خواهد یافت.
در اینجا نه روش انقلابی برتر برای پیشرفت مراقبت های بهداشتی توسط هوش مصنوعی آورده شده است:
1. تصویربرداری پزشکی
الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند تصاویر پیچیده پزشکی را از اسکن توموگرافی کامپیوتری (CT) گرفته تا اشعه ایکس و تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI) تجزیه و تحلیل کنند که به:
-
شناسایی تومورهای مغزی با بررسی اسکن MRI.
-
تشخیص بیماری عروق مغزی با تجزیه و تحلیل تصاویر CT برای توانمندسازی تریاژ و درمان به موقع.
-
بیماری آلزایمر و زوال عقل در مراحل اولیه را با تجزیه و تحلیل اسکن مغز و مشاهده تغییرات در ساختار و حجم مغز تشخیص دهید.
-
تشخیص رتینوپاتی دیابتی در مراحل اولیه با اسکن تصاویر شبکیه
-
شناسایی بیماری هایی مانند ذات الریه و سل
-
ندول های ریه در سی تی اسکن
-
پوکی استخوان را با آنالیز اشعه ایکس تشخیص دهید
الگوریتم‌های هوش مصنوعی بینش‌های حیاتی را در مورد وضعیت بیماران در اختیار پزشکان قرار می‌دهند و افزایش می‌دهند. سرعت تشخیص، دقت نتایج پزشکی و بهبود نتایج سلامت بیماران.
شرکت هایی مانند Ezra استفاده می کنند اسکن MRI تمام بدن برای کمک به متخصصان پزشکی در تشخیص زودهنگام سرطان، در حالی که Zebra Medical Vision از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای تشخیص پوکی استخوان بالقوه در اشعه ایکس و سرطان پستان بالقوه در ماموگرافی استفاده می‌کند.
2. عمل جراحی
در سال‌های اخیر، ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی در اتاق‌های عمل حضور رایجی یافته‌اند. این روبات ها می توانند کارهایی را انجام دهند که به دقت و کنترل نیاز دارند، از این رو، حمایت از جراحان در طول عملیات پیچیده، از جمله جراحی قلب باز.
ربات ها مجهز به بازوهای مکانیکی، ابزار جراحی و دوربین و توسط جراحان از کنسول کامپیوتر کنترل می شود. این به جراحان یک دید سه بعدی و بزرگنمایی شده از مکان های جراحی دشوار یا غیرممکن را ارائه می دهد و پزشکان را قادر می سازد تا مهارت ها، دانش و تجربه خود را بهبود بخشند.
استفاده از ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در طول جراحی شانس موفقیت‌آمیز بودن روش‌ها را افزایش می‌دهد و در نتیجه عوارض کمتری برای بیماران، دوره‌های نقاهت کوتاه‌تر و درد کمتر پس از جراحی ایجاد می‌کند.
هوش مصنوعی از راه های دیگری نیز به کمک جراحان می آید. برای مثال، پلتفرم هوش جراحی Theator هزاران ساعت ویدئوی جراحی را تجزیه و تحلیل می‌کند، داده‌های صدها روش را ساختار می‌دهد و به جراحان کمک می‌کند بفهمند چه چیزی در طول عمل درست بوده و چه چیزی درست نیست. این کار توسط جراحان برای بهبود مهارت ها و تکنیک های خود، کمک به نجات جان و دستیابی به نتایج سلامت بهتر برای بیماران
3. تحقیقات پزشکی و تجزیه و تحلیل داده ها
در تحقیقات پزشکی، دانشمندان با استفاده از روش های آماری، حجم عظیمی از داده ها را جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کنند. با توجه به اینکه این فرآیند اغلب وقت گیر است و پرهزینه بودن، اتخاذ الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تواند با بهینه‌سازی طراحی مطالعه، جذب بیمار و آشکار کردن بینش‌های عمیق‌تر در مورد بیماری‌ها و درمان‌ها، تحقیق را تسریع بخشد.
علاوه بر این، نقش هوش مصنوعی به تجزیه و تحلیل سوابق بیمار و نتایج کارآزمایی‌های بالینی برای تعیین اثربخشی درمان‌های جدید سرطان گسترش می‌یابد. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، محققان می‌توانند نشانگرهای ژنتیکی خاصی را مشخص کنند که نشان می‌دهد کدام بیماران بیشتر به درمان پاسخ مثبت می‌دهند. این طبقه‌بندی می‌تواند تعداد بیمارانی را که از درمان‌های خاص بهره نمی‌برند، به حداقل برساند، که منجر به درمان‌های شخصی‌سازی شده و بهبود نتایج مراقبت‌های بهداشتی افرادی که نیاز به درمان دارند، شود.
با تکیه بر این پیشرفت‌ها، در سال 2022، بایر بررسی کرد که چگونه الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند آزمایش‌های بالینی را با ایجاد انقلابی متحول کنند. گروه‌های کنترل مجازی برای کاهش یا حذف نیاز به گروه‌های کنترل «واقعی» در آزمایش‌های بالینی خاص. به این ترتیب، گروه‌های کنترل در کارآزمایی‌های بالینی، بیماران کمتری را برای دارونما یا درمان استاندارد انتخاب می‌کنند، در نتیجه کارایی تولید دارو را افزایش می‌دهند و راه را برای تحقیقات پزشکی هوشمندتر، سریع‌تر و بیمار محورتر هموار می‌کنند.
4. توسعه دارو
توسعه دارو فرآیندی پرهزینه و طولانی است، اما هوش مصنوعی می‌تواند این مشکلات را برطرف کند: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مجموعه داده‌های وسیعی مانند داده‌های ژنومی مرتبط با یک بیماری را تجزیه و تحلیل می‌کنند، اهداف دارویی بالقوه را شناسایی می‌کنند و کارایی دارو و عوارض جانبی بالقوه آن را پیش‌بینی می‌کنند.
همین الگوریتم‌ها می‌توانند ادبیات علمی موجود را به تفصیل بررسی کنند و از شناسایی نشانگرهای زیستی ژنتیکی که بیماری را ارزیابی می‌کنند، پشتیبانی می‌کنند و آزمایش‌های بالینی مؤثرتر و دوره‌های کوتاه‌تری را برای عرضه درمان‌ها در بازار ممکن می‌سازند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی محققان را قادر می‌سازد تا داروهای موجود را برای مبارزه با بیماری‌های خاص تجزیه و تحلیل و تغییر کاربری دهند و توسعه داروهای جدید را مقرون‌به‌صرفه‌تر و مؤثرتر کند.. هوش مصنوعی مولد در حال ظهور، کشف دارو را از طریق طراحی ساختارهای مولکولی تسریع می کند.
شرکت Biopharma NuMedii توسعه داده است فناوری هوش مصنوعی برای کشف دارو (AIDD) که «آموزش‌های عمیق زیست‌شناسی انسانی متشکل از صدها میلیون داده ساختار یافته مولکولی، دارویی و بالینی را به کار می‌گیرد که این شرکت سرپرستی و هماهنگ کرده است. این شرکت این داده‌ها را با یادگیری ماشین اختصاصی و الگوریتم‌های مبتنی بر شبکه برای کشف و پیشبرد داروهای جدید مؤثر و دقیق، و همچنین نشانگرهای زیستی پیش‌بینی‌کننده اثربخشی برای زیرمجموعه‌های بیماران، در طیف گسترده‌ای از حوزه‌های درمانی از جمله بیماری‌های یتیم مانند «بیماری‌های ایدیوپاتیک» ترکیب می‌کند. فیبروز ریوی
5. تشخیص زودهنگام بیماری های خونی کشنده
فناوری هوش مصنوعی تغییرات در سلول‌های خونی را شناسایی می‌کند که نشانگر بالقوه یک بیماری خونی است. به عنوان مثال، در سرطان خون، الگوریتم‌ها می‌توانند تاریخچه پزشکی، مورفولوژی سلول‌های خونی و داده‌های ژنتیکی بیماران را تجزیه و تحلیل کنند و سپس الگوهای آن‌قدر ظریف را برجسته کنند که توسط پردازش انسانی نادیده گرفته شوند. این امر ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی را برای کمک به متخصصان پزشکی با “پرچم گذاری” وجود علائم بالقوه سرطان خون در مراحل اولیه کمک می کند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند تغییراتی را که در شمارش سلول‌های خونی به موقع رخ می‌دهد نظارت کند و دقت را در تشخیص نشانگرهای بیماری بهبود بخشد.
برای مثال Scopio Labs توسعه دهنده مورفولوژی سلولی تمام میدان است – یک پلت فرم تصویربرداری مبتنی بر هوش مصنوعی که اسکن و به اشتراک گذاری در زمان واقعی نمونه خون با وضوح بالا.
این اپلیکیشن با تجزیه و تحلیل هزاران سلول در عرض چند دقیقه، انقلابی در هماتولوژی و مورفولوژی سلولی ایجاد کرد و امکان تشخیص زودهنگام بیماری های مبتنی بر هماتولوژی مانند سرطان، عفونت یا کم خونی را فراهم کرد. تشخیص زودهنگام این بیماری ها شانس بهبودی بیمار و بهبود کیفیت زندگی آنها را افزایش می دهد.
6. مراقبت از راه دور بیمار
مراقبت از راه دور بیمار از فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی برای ارائه خدمات مراقبت های بهداشتی و نظارت بر بیماران از راه دور استفاده می کند. پزشکی از راه دور نوعی مراقبت از بیمار از راه دور است که بیماران را قادر می‌سازد تا در هر کجا که هستند درمان و مشاوره پزشکی را در زمان واقعی دریافت کنند. بر خلاف مراجعه حضوری به پزشک واقع شده است. این تضمین می‌کند که بیماران حتی در دورافتاده‌ترین مکان‌ها به خدمات مراقبت‌های بهداشتی دسترسی دارند و با کاهش مراجعات به بیمارستان، هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را کاهش می‌دهد.
با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، یک دستگاه پوشیدنی که توسط یک بیمار دیابتی استفاده می‌شود، می‌تواند خوانش غیرطبیعی سطح گلوکز را به بیماران و متخصصان مراقبت‌های بهداشتی تشخیص داده و به آنها منتقل کند. این باعث می شود که برنامه درمان از راه دور تنظیم شود و به کنترل هزینه های پزشکی کمک کند. با این حال، هوش مصنوعی می تواند بسیار بیشتر از نظارت بر سطح گلوکز انجام دهد.
VirtuSense، برای مثال، از هوش مصنوعی برای شناسایی از راه دور استفاده می‌کند که «نیت بیماران برای خارج شدن از تختشان 31 تا 65 ثانیه قبل از بلند شدن و ارسال هشدارها به کارکنان مناسب بلافاصله» که به کاهش تعداد زمین خوردن‌ها کمک می‌کند.
7. تشخیص تقلب
مراکز خدمات مدیکر و مدیکید (CMS) از هوش مصنوعی و ML برایمبارزه و جلوگیری از تقلب، اتلاف و سوء استفاده».
کلاهبرداری سیستم های مراقبت های بهداشتی را در سطوح مختلف تحت تاثیر قرار می دهد و ذینفعان قبلاً شروع به استفاده از الگوریتم های هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای مبارزه با آن کرده اند.
چه بیمه‌گران برای خدمات ارائه‌نشده صورت‌حساب دریافت می‌کنند، کیت‌های تست معیوب یا دستگاه‌ها یا جراحانی که عملیات غیرضروری را برای دریافت پرداخت‌های بیمه بالاتر انجام می‌دهند، هوش مصنوعی با پردازش داده‌های پزشکی و صورت‌حساب گسترده در جستجوی انحرافات و الگوهای نامنظم به کشف تقلب کمک می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند صورت‌حساب‌ها را شناسایی و تکرار کند، به جلوگیری از تقلب کمک می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که بیماران از مراقبت‌های مناسب بهره‌مند می‌شوند.
فناوری هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های گسترده از چندین منبع را برای تعیین اتصالاتی که ممکن است با بررسی انسان نادیده گرفته شوند، مقایسه کند. علاوه بر این، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به مرور زمان سازگار می‌شوند و توانایی خود را برای شناسایی ادعاهای جعلی بهبود می‌بخشند. چنین پیشرفت‌هایی از تقلب جلوگیری می‌کند، که به معنای صرفه‌جویی در پول است که می‌توان آن‌طور که در ابتدا در نظر گرفته شده است استفاده کرد: مانند ارائه خدمات با کیفیت بالا به بیماران.
8. تشخیص دقیق و زودهنگام سرطان
سرطان هر سال ده میلیون نفر را می کشد علت اصلی مرگ و میر در سراسر جهان با این حال، در صورت تشخیص و درمان در مراحل اولیه، بسیاری از موارد سرطان را می توان التیام یا درمان کرد. با توجه به اینکه سرطان ریه بزرگترین علت مرگ و میر ناشی از سرطان در سراسر جهان است، دانشمندان و پزشکان ابزار هوش مصنوعی طراحی کرده اند که می تواند سرطان ریه را در مراحل اولیه تشخیص دهد تا تشخیص را تسریع کند و بیماران را برای درمان در مسیر قرار دهد.
تیمی از کارشناسان مؤسسه تحقیقات سرطان لندن، بنیاد رویال مارسدن NHS و امپریال کالج لندن از مواد رادیومیک برای تشخیص سرطانی بودن رشد غیرطبیعی در سی تی اسکن استفاده کرده اند. Radiomics یک رویکرد کمی است که از تجزیه و تحلیل ریاضی پیشرفته برای افزایش داده های موجود برای پزشکان استفاده می کند. در این در این مطالعه، از رادیومیک برای استخراج اطلاعات ضروری از تصاویر پزشکی استفاده شد که به راحتی توسط چشم انسان از دست می‌رود.
مدل هوش مصنوعی ندول‌های سرطانی بزرگ ریه را با دقت شناسایی کرد، نتیجه‌ای که پزشکان را قادر می‌سازد سریع‌تر در مورد بیماران با خطر متوسطی که رشد غیرطبیعی در سی‌تی اسکن خود دارند، تصمیم‌گیری کنند. این تشخیص در مراحل اولیه را امکان پذیر می کند که نرخ بقای پنج ساله را در مقایسه با افرادی که سرطان آنها در مراحل بعدی تشخیص داده می شود، افزایش می دهد.
9. ویرایش ژن به کمک هوش مصنوعی در طراحی درمان
بیماری هایی مانند کم خونی سلول داسی شکل، فیبروز کیستیک و بیماری تای ساکس ناشی از اشتباه در ترتیب حروف DNA است که دستورالعمل های عملیاتی را برای هر سلول انسانی تدوین می کند. در برخی موارد، این خطاها را می توان با یک فرآیند ویرایش ژنی که این حروف را بازآرایی می کند، اصلاح کرد.
سایر بیماری ها به دلیل مشکلاتی در نحوه خواندن DNA توسط دستگاه سلولی ایجاد می شوند، فرآیندی که به عنوان اپی ژنتیک شناخته می شود. به طور سنتی، یک ژن دستور تهیه یک پروتئین خاص را فراهم می کند و به مولکول هایی به نام فاکتورهای رونویسی می پیوندد که به سلول دستور می دهد چه مقدار از آن پروتئین خاص را تولید کند. هنگامی که این روند طبق برنامه پیش نمی رود، ژن های بیش از حد یا کم کار منجر به بیماری هایی مانند سرطان، دیابت و اختلالات عصبی می شود. این امر دانشمندان را بر آن می دارد تا به دنبال راه حل هایی برای بازگرداندن فعالیت اپی ژنتیکی طبیعی باشند.
با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی، محققان ویرایش انگشت روی (ZF) را توسعه داده اند، تکنیکی که می تواند ژن ها را تغییر و کنترل کند. اگرچه به گفته یکی، طراحی انگشتان مصنوعی روی برای یک کار خاص چالش برانگیز است مطالعه منتشر شده در ژانویه 2023، در آینده، این تکنیک ممکن است به اصلاح بیماری های ناشی از عوامل ژنتیکی متعدد، از اوتیسم گرفته تا بیماری قلبی و چاقی کمک کند.
نتیجه
با یک پیش بینی بیش از 187 میلیارد دلار تا سال 2030 در سطح جهانی، هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی به ثابت زندگی ما تبدیل شده است و به تکامل خود ادامه خواهد داد. برای کشف مزایای آن، سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی و شرکت‌های فناوری باید در کنار هم کار کنند تا اطمینان حاصل کنند که این فناوری به روشی مسئولانه و اخلاقی استفاده می‌شود. راه‌حل‌ها و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند بسیاری از چالش‌های پیش روی سیستم‌های مراقبت بهداشتی، از توسعه دارو و مراقبت از راه دور از بیمار گرفته تا تشخیص زودهنگام سرطان و تصویربرداری پزشکی را برطرف کنند. هوش مصنوعی می تواند به کاهش هزینه ها، کیفیت بهتر مراقبت و نجات جان بیشتر کمک کند.
|
درباره نویسنده دکتر لیز کو، مدیر ارشد تجاری Everly Health و کارآفرین سریال مراقبت های بهداشتی، پزشک و مدرس دانشکده پزشکی هاروارد است. او مدرک MD را از دانشکده پزشکی هاروارد، MBA از دانشکده بازرگانی هاروارد و مدرک MPH را از دانشکده بهداشت عمومی هاروارد TH Chan دریافت کرد. |
|
