مقدمه

 

هوش مصنوعی در پزشکی انقلاب هوشمندانه و خلاقانه‌ای را در حوزه مراقبت‌های بهداشتی، از افزایش دقت تشخیص و تصمیم‌گیری گرفته تا بهبود نتایج درمان، مدیریت دقیق و موثر وضعیت بیمار و در نهایت تسهیل وظایف اداری و سامانه‌های مراقبت‌های بهداشتی، ایجاد کرده است و سطوح جدیدی از دقت و کارایی را ارائه می‌دهد. در واقع با بررسی تاریخچه هوش مصنوعی در پزشکی کاملا می‌توان مدعی این امر شد که الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی به‌ویژه در تشخیص بیماری‌ها، توانسته‌اند نحوه تشخیص، تجزیه و تحلیل و درمان بیماری‌ها را تغییر ‌دهند.

مهم‌ترین اهداف اولیه هوش مصنوعی در پزشکی استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق در راستای پردازش دقیق و سریع حجم عظیمی از داده‌ها و همچنین ارائه بینش‌های ارزشمند در اختیار ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی می‌باشند. در نتیجه فناوری‌های هوش مصنوعی در پزشکی نه تنها دقت تشخیص‌ها را افزایش می‌دهند، بلکه امکان تشخیص زودهنگام و برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده را نیز فراهم می‌کنند.

این مقاله به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی به‌ویژه نقش آن در تشخیص‌های پزشکی و همچنین مزایا و چالش‌های ادغام فناوری‌های پیشرفتۀ هوش مصنوعی در حوزه‌های بالینی می‌پردازد.

 

هوش مصنوعی در پزشکی چیست؟

 

هوش مصنوعی (AI) در پزشکی از فناوری‌های محاسباتی پیشرفته از جمله یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده پزشکی و کمک به تصمیم‌گیری بالینی استفاده می‌کند. فناوری‌های هوش مصنوعی در پزشکی با شناسایی الگوها در تصاویر پزشکی، پیش‌بینی خطر بیماری و تفسیر مقادیر زیادی از داده‌های بیمار، غالبا سریع‌تر و دقیق‌تر از متخصصان انسانی، دقت تشخیص بیماری را افزایش می‌دهند. قابلیت‌های هوش مصنوعی در تشخیص زودهنگام بیماری‌ها، ارائه برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده و بهبود نتایج درمانی بیماران توانسته‌اند مراقبت‌های بهداشتی را متحول و هوش مصنوعی در پزشکی را به ابزاری ضروری در پزشکی مدرن تبدیل کنند.

 

کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی

 

در طول دهه گذشته، کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی از فناوری‌های تجربی فاصله گرفته و به استراتژی‌های عملی در مراقبت‌های بهداشتی تبدیل شده است. درواقع کاربرد هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی اکنون شامل موارد زیر است:

 

• تشخیص بیماری‌ها با حداقل خطا از طریق تحلیل داده‌های پزشکی بیمار از جمله سوابق بیمار، داده‌‌های ژنتیکی، اسکن‌های تصویربرداری و غیره در جهت شناسایی دقیق الگوها و همچنین تشخیص ناهنجاری‌های پنهان که از دید پزشکان مخفی می‌باشند.
• بهینه‌سازی برنامه‌های درمانی با تحلیل داده‌های مربوط به تاریخچه پزشکی بیمار، دموگرافیک و پروفایل‌های ژنتیکی و ارزیابی دقیق نتایج درمان‌های گذشته برای ارائه برنامه‌های درمانی تطبیق داده شده با ویژگی‌های شخصی هر کدام از بیماران و به حداقل رساندن اثرات نامطلوب برنامه‌های درمانی گذشته.
• نظارت مستمر بر وضعیت بیمار از طریق ردیابی داده‌های مرتبط با سلامتی او از جمله ردیابی علائم حیاتی، عادات غذایی، الگوهای خواب و غیره.

 

درواقع الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی مراقبت‌های درمانی و بهداشتی را دقیق‌تر، کارآمدتر و در سطح جهانی قابل دسترس‌تر می‌کنند. آنها عصر جدیدی از مراقبت‌های هوشمندانه و پیشرفته از بیماران و در نهایت نتایج درمانی بهینه‌سازی شده را پیش می‌برند.

 

نقش هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی

 

فناوری‌های هوش مصنوعی در حوزه پزشکی چشم‌انداز تشخیص پزشکی را تغییر و همچنین دقت و کارایی تشخیص بیماری را در حوزه‌های مختلف افزایش می‌دهند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی با ارزیابی و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های پزشکی، که متخصصان انسانی ممکن است آنها را نادیده بگیرند، می‌توانند الگوها و همبستگی‌های ظریفی را در این داده‌ها شناسایی کنند. درواقع، با ارزیابی داده‌های مختلف تک تک بیماران می‌توانند به وجود روابط نهان بین علائم بیماری، خطرات آنها و عوامل خطر پی ببرند. ادغام هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی به ویژه در تصویربرداری، تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و ژنومیک از اهمیت زیادی برخوردار است. این فناوری نتایج درمان بیماران را بهبود می‌بخشد، بار کارکنان مراقبت‌های بهداشتی را کاهش می‌دهد و به بهینه‌سازی روش‌های تشخیص بیماری‌ها کمک می‌کند. برخی از روندهای برتر کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی عبارتند از:

 

 

1. نقش هوش مصنوعی در پزشکی: تشخیص تصویربرداری

 

در ابتدای سال 2024، هوش مصنوعی در پزشکی در چندین روش تشخیصی و به منظور پردازش متن و اعداد و همچنین در تحقیقات تصویربرداری پزشکی استفاده می‌شد. امروزه برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، ام آر آی و سی تی اسکن، هوش مصنوعی به طور گسترده در رادیولوژی و آسیب‌شناسی استفاده می شود و دقت و کارایی در تشخیص را افزایش می‌دهد. به عنوان مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی که برای تجزیه و تحلیل ماموگرافی در تشخیص سرطان سینه استفاده می‌شوند، غالبا در شناسایی علائم اولیه سرطان سینه از رادیولوژیست‌های انسانی بهتر عمل می‌کنند. این امر مداخلات اولیه را امکان‌پذیر می‌کند و نتایج درمان را بهبود می‌بخشد.

 

به طور مشابه، در تشخیص بیماری‌های قلبی، الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای بررسی اکوکاردیوگرام‌ها و سایر تصویربرداری‌های قلبی، از تجزیه و تحلیل داده‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌کنند تا به تغییرات ظریف در ساختار و عملکرد قلب و بروز نشانه‌های بیماری‌های قلبی مانند حملات قلبی پی ببرند. به عنوان مثال، DeepMind Health گوگل یک سیستم هوش مصنوعی ساخته است که تصاویر شبکیه را برای تشخیص علائم اولیه رتینوپاتی دیابتی، یکی از دلایل اصلی نابینایی، تجزیه و تحلیل می‌کند.

 

 

2. تجزیه و تحلیل داده‌های پیش‌بینی‌کننده برای اتخاذ رویکردهای پیشگیرانه

 

مدل‌های تجزیه و تحلیل کلان داده‌ها، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ML) فناوری‌های حیاتی برای بهبود خدمات سلامت در حوزه‌های پرخطر در تحقیقات پزشکی و مراقبت‌های پیشگیرانه هستند. با قابلیت‌های پیش‌بینی‌کننده هوش مصنوعی در پزشکی، ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی قادر خواهند بود تا بر اساس داده‌های تاریخی، پیشرفت بیماری و نتایج درمان بیمار را با احتمال بالا پیش‌بینی کنند. درواقع، الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی با تحلیل داده‌های مربوط به محل تولد، محل کار، عادات و شرایط محیطی و محلی بیمار می‌توانند احتمال ابتلا به بیماری‌های مزمن را تشخیص دهند.

 

فناوری‌های هوش مصنوعی در پزشکی قادر به ارائه سیستم‌های هشدار اولیه هستند. آنها برای پیش‌بینی احتمال بیماری‌هایی مانند سپسیس یا نارسایی قلبی، می‌توانند داده‌های بیماران را از جمله علائم حیاتی و نتایج آزمایشگاهی ارزیابی کنند. این رویکرد پیشگیرانه امکان مداخلات به موقع را فراهم می‌کند که به نجات جان بیمار منجر خواهد شد.

 

اهمیت هوش مصنوعی در پزشکی در ارائه رویکردهای پیشگیرانه نیز غیرقابل‌انکار است. در واقع الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی نشانگرهای ژنتیکی مرتبط با بیماری‌ها، از تجزیه و تحلیل داده‌های ژنومی استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل توالی‌های DNA برای ارزیابی جهش‌هایی که خطر سرطان را افزایش می‌دهند، به تشخیص زودهنگام سرطان‌های ارثی کمک کند. همچنین تدوین راهبردهای پیشگیرانۀ شخصی‌سازی شده را نیز امکان‌پذیر کند.

 

 

3. کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی برای افزایش فرآیندهای تشخیصی

 

از مهم‌ترین اهداف فناوری‌های هوش مصنوعی در پزشکی می‌توان به ساده‌سازی فرآیند تشخیص بیماری اشاره کرد. درواقع الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی زمان صرف شده برای تفسیر داده‌ها را به روش‌های زیر کاهش می‌دهند:

 

 یکپارچه‌سازی داده‌های چندوجهی: هوش مصنوعی در پزشکی با یکپارچه‌سازی منابع داده‌های مختلف، از جمله تصویربرداری، نتایج آزمایشگاهی و تاریخچه بیمار، دید جامع‌تری از سلامت بیمار را ارائه می‌کند. به طور سنتی، اطلاعات پزشکی بیماران در قالب PDF، تصاویر و موارد ثبت شده در پرونده بیماران، در اختیار پزشکان قرار می‌گیرند. با این حال، امروزه هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات را از منابع متعدد برون‌یابی کند. سپس آن‌ها را در قالب‌های قابل فهم ارائه نماید تا تیم‌های پزشکی بتوانند به سرعت داده‌ها را تفسیر کرده و برای تشخیص و درمان آماده شوند. این رویکرد کل‌نگر شانس تشخیص اشتباه را به حداقل می‌رساند و دقت را بهبود می‌بخشد.

 

بررسی علائم: یکی دیگر از اهداف هوش مصنوعی در پزشکی بررسی علائم گزارش‌شده بیمار و تجزیه و تحلیل آنها مطابق با پایگاه داده‌های وسیع دانش پزشکی است. هر کدام از پزشکان معمولا تخصص‌های خاصی مانند قلب و عروق یا انکولوژی دارند. در نتیجه سیگنال‌هایی که به حوزه تخصص خودشان مربوط می‌شوند را شناسایی می‌کنند. به همین دلیل گاهی اوقات ممکن است الگوهای تشخیصی گسترده را نادیده بگیرند. اینجاست که هوش مصنوعی در شناسایی این الگوها به کمک پزشکان می‌آید. به عنوان مثال، بابیلون هلث (Babylon Health) یک سیستم هوش مصنوعی ایجاد کرده است که از استدلال علی برای بهبود دقت تشخیصی استفاده می‌کند. همچنین در سناریوهای آزمایشی از بسیاری از پزشکان انسانی پیشی می‌گیرد.

 

 

4. هوش مصنوعی در پزشکی: تدوین مسیر درمانی شخصی‌سازی‌شده

 

طبق تحقیقات منتشر شده، رفتارها و عادات 40٪ تا 50٪، محیط فیزیکی و اجتماعی 20٪ و ژنتیک نیز تا حدود 30 % بر سلامت افراد تأثیر می‌گذارند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی قادر به ارزیابی همه این عوامل هستند. درنتیجه می‌توانند در انتخاب یک مسیر درمانی مناسب و شخصی‌‌سازی‌شده و همچنین تجویز موثرترین داروها و متناسب با شرایط فردی هر کدام از بیماران، توانایی پزشکان متخصص را افزایش دهند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های گسترده بیمار را از منابع مختلف پردازش کنند. برای مثال الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی از داده‌های مربوط به سوابق الکترونیکی سلامت، آزمایش‌های ژنتیکی، تجزیه و تحلیل الگوها و همبستگی‌های بین این داده‌ها به شناسایی عوامل کلیدی و مؤثر در نتایج درمان هر کدام از بیماران کمک می‌کنند.

 

نمونه‌هایی از کاربردهای هوش مصنوعی در  برنامه‌ریزی یک مسیر درمانی شخصی عبارتند از:

 

• سیستم‌های هوش مصنوعی در پزشکی برای ارائه مسیر درمانی شخصی و بهینه می‌توانند ترکیب ژنتیکی، تاریخچه پزشکی و عوامل سبک زندگی بیمار را تجزیه و تحلیل کنند. در نتیجه می‌توانند واکنش بیماران به داروهای خاص را پیش‌بینی و بر اساس نتایج به‌دست‌آمده دوز دارو را تنظیم نمایند.
• الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی می‌توانند الگوهای ظریف در تصاویر پزشکی، مانند اسکن‌های MRI یا اسلایدهای آسیب‌شناسی را شناسایی ‌کنند. درنتیجه به پزشکان در تشخیص دقیق‌تر و توسعه برنامه‌های درمانی شخصی کمک خواهند کرد.

 

Tempus یک شرکت فناوری است که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های بالینی و مولکولی استفاده می‌کند. با این کار به پزشکان کمک می‌کند تا تصمیمات درمانی شخصی را برای بیماران سرطانی اتخاذ کنند. از طریق ادغام داده‌های ژنومی با داده‌های بالینی، Tempus می‌تواند بر اساس ترکیب ژنتیکی منحصر به فرد هر کدام از بیماران، موثرترین درمان‌ها را شناسایی کند. همچنین IBM Watson در حوزۀ سرطان‌شناسی، با مشاهده نشانگرهای ژنتیکی و ویژگی‌های تومور از هوش مصنوعی برای بهبود برنامه‌های درمانی بیمار و ارائه توصیه‌هایی بر اساس آخرین شواهد و دستورالعمل‌های پزشکی استفاده می‌کند.

 

 

مزایای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی؛ تشخیص و درمان

 

دقت تشخیصی پیشرفته: الگوریتم‌های هوش مصنوعی در حوزه پزشکی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های پزشکی از جمله تصویربرداری و نتایج آزمایشگاهی را تجزیه و تحلیل کنند. درنتیجه می‌توانند الگوهایی که ممکن است از دید متخصصان انسانی پنهان باشند را شناسایی نمایند. به عنوان مثال، فناوری‌های هوش مصنوعی در پزشکی می‌توانند علائم اولیه بیماری‌هایی مانند سرطان یا بیماری قلبی را با تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی (مانند اشعه ایکس، MRI) با دقتی که اغلب از توانایی‌های انسان فراتر می‌رود، تشخیص دهند. این تشخیص منجر به مداخلات زودهنگام و بهبود نتایج درمان بیماران می‌شود. برای مثال IBM Watson یک مدل هوش مصنوعی پیش‌بینی‌کننده برای تشخیص سپسیس شدید در نوزادان نارس با دقت 75 درصد ایجاد کرده است.

 

کاهش مدت زمان چرخه‌کاری: هوش مصنوعی در پزشکی می‌تواند زمان مورد نیاز برای تجزیه و تحلیل تست‌های تشخیصی و نتایج تصویربرداری را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. به عنوان مثال، ابزارهای هوش مصنوعی در پزشکی می‌توانند داده‌های ژنومی را پردازش کنند. سپس بینش‌هایی را بسیار سریع‌تر از روش‌های سنتی ارائه دهند و تصمیم‌گیری‌های درمانی به موقع را نیز تسهیل کنند. این کارایی به‌ویژه در فوریت‌های پزشکی که در آنها هر ثانیه حیاتی است، بسیار مهم می‌باشد.

 

راهنمایی بالینی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی می‌توانند با ارائه توصیه‌های مبتنی بر شواهد، در اتخاذ گزینه‌های درمانی به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی کمک کنند. این الگوریتم‌ها مجموعۀ کلان داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا مؤثرترین درمان‌ها را پیشنهاد و به پزشکان در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک کنند. این ویژگی به ویژه در شرایط پیچیده که مسیرهای درمانی متعددی وجود دارند بسیار ارزشمند خواهد بود.

 

کاهش هزینه های مراقبت: فناوری‌های هوش مصنوعی در پزشکی می‌توانند با کاهش خطاهای پزشکی، ارائه کمک‌های مجازی، ایجاد رویه‌های اداری پزشکی کارآمد و بهبود گردش کار بالینی، به کاهش هزینه ها در صنعت مراقبت‌های بهداشتی کمک کنند.

 

چالش ها و ملاحظات اخلاقی در کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی

 

نگرانی‌های مربوط به حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: فناوری‌های هوش مصنوعی در پزشکی به داده‌های گسترده بیماران نیاز دارند. این امر خطر نقض داده‌ها، دسترسی غیرمجاز و سوء استفاده احتمالی را افزایش می‌دهد. درنتیجه این مسئله می‌تواند منجر به نقض حریم خصوصی و آسیب به بیماران شود. رعایت مقرراتی مانند مقررات حفاظت از داده‌های عمومی (GDPR) و قانون حریم خصوصی HIPAA در اولویت‌بندی ایمنی بیمار بسیار مهم است.

 

 سوگیری‌های بالقوه در الگوریتم‌های هوش مصنوعی: مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده بر روی مجموعه داده‌های غیر معرف می‌توانند منجر به نتایج مغرضانه شوند. به‌طوری‌که این مدل‌ها برای برخی از گروه‌ها خوب عمل می‌کنند اما عملکرد آنها برای گروه‌های دیگر ضعیف است. ازاین‌رو نابرابری‌های سلامت را تشدید می‌کنند.

 

 کیفیت و تنوع داده ها: داده‌های ناسازگار یا ناقص می‌توانند دقت و قابلیت اطمینان الگوریتم‌های هوش مصنوعی در پزشکی را تضعیف کنند. فرمت‌ها و استانداردهای داده‌ها متفاوت هستند. درنتیجه این امر توانایی هوش مصنوعی برای تعمیم در تنظیمات مختلف مراقبت‌های بهداشتی را محدود می‌کند. همچنین هزینه‌های یک پروژه مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد.

 

 عدم شفافیت (مسئله جعبه سیاه): بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی در پزشکی به‌عنوان «جعبه‌های سیاه» عمل می‌کنند. این امر درک فرآیند تصمیم‌گیری برای متخصصان مراقبت‌های بهداشتی را دشوار و اعتماد و پذیرش را محدود می‌کند. در حالی که هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) می‌تواند این مشکل را حل کند، هرچند هنوز به محبوبیت گسترده‌تری دست پیدا نکرده است.

 

آینده هوش مصنوعی در پزشکی

 

با انتشار مدل‌های پیشرفته‌تر هوش مصنوعی در حوزه پزشکی، متخصصان مراقبت‌های بهداشتی به پیشرفت مراقبت‌های بهینه و هوشمندانه از بیمار، ارائه تشخیص‌های دقیق، بهینه‌سازی برنامه‌های درمانی، بهبود آمادگی و واکنش به‌موقع در هنگام بروز بحران‌های سلامتی و همچنین ارائه تصمیم‌های آگاهانه به موسسات مراقبت‌های بهداشتی ادامه خواهند داد. ارزش بازار هوش مصنوعی در پزشکی در سال 2021 به 11 میلیارد دلار رسید. طبق بیانیه مطبوعاتی Statista، پیش بینی می‌شود این ارزش تا سال 2030 به 188 میلیارد دلار برسد. کشورهای سراسر جهان در حال سرمایه‌گذاری برای ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی در حوزه پزشکی هستند. تقاضا برای بهره‌مندی از مزایای هوش مصنوعی در پزشکی ایران نیز در چند سال اخیر به طور قابل توجهی افزایش یافته است.

 

جمع‌بندی

 

هوش مصنوعی در پزشکی دقت تشخیصی را افزایش و هزینه‌های درمان را کاهش می‌دهد. همچنین چشم‌انداز مراقبت‌های پزشکی را به‌طور اساسی متحول و دسترسی به راه‌حل‌های مراقبت‌های بهداشتی پیشرفته را در سراسر جهان همگانی می‌کند. البته هنوز هوش مصنوعی در علوم پزشکی از لحاظ کاربردهای عملی در ابتدای مسیر خود قرار دارد و نیازمند توسعه بیشتری است. جوامع باید برای بهره‌مندی از مزایای هوش مصنوعی در پزشکی زیرساختارهای خود را با پیشرفت‌های فناوری‌های هوش مصنوعی همگام سازنند.