هوش مصنوعی (AI) عصر جدیدی را در بخش های مختلف جامعه انسانی از جمله خدمات درمانی و بهداشتی گشوده است. انتظار می رود که استفاده از هوش مصنوعی در تحقیقات پزشکی از جمله شناسایی الگوهای بیماری، آنایز تصاویر پزشکی، توسعه داروها، و… باعث ایجاد تحولات اساسی شده و در کنار آن بتواند دقت و اثربخشی تشخیص، درمان و مراقبت از بیمار را افزایش دهد. در این مقاله بخش های مختلف تحقیقات پزشکی که می تواند از هوش مصنوعی سود ببرد را شرح خواهیم داد.
هوش مصنوعی جهت تشخیص و درمان بیماری
یکی از جالب‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در تحقیقات پزشکی، پتانسیل آن برای تشخیص و درمان بیماری است. الگوریتم های یادگیری ماشینی توانایی پردازش و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده های حاصل از سوابق پزشکی، پایگاه های داده ژنتیکی و مقالات پزشکی را دارند. این پتانسیل به آنها امکان می دهد تا جزئیاتی را که انسان ممکن است نادیده بگیرد، تشخیص دهد. با استفاده از این جزئیات پزشک و محققان پزشکی می توانند سیر بیماری ها را پیش بینی کرده و استراتژی های درمانی مختص هر فرد را پیشنهاد دهند
در اینجا چند زمینه تشخیص و درمان که در آنها می توان از هوش مصنوعی استفاده کرد آورده شده است:
شناسایی الگو:
همانطور که پیشتر ذکر شد، هوش مصنوعی می تواند حجم عظیم داده‌های از سوابق پزشکی، پایگاه‌های اطلاعاتی ژنتیکی و مقالات پزشکی را پردازش کند تا الگوهای احتمالی را کشف کند که قابل تشخیص برای انسان نیست. با استفاده از این این الگوها می‌توان چگونگی پیشرفت بیماری را پیش‌بینی نموده و استراتژی‌های درمانی برای هر شخص را ابداع کرد.
آنالیز تصاویر پزشکی:
هوش مصنوعی می تواند تصاویر پزشکی مانند سونوگرافی، تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI)، ماموگرافی، ژنومیک و اسکن توموگرافی کامپیوتری (CT) را آنالیز و تفسیر کند. استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه باعث افزایش دقت و کوتاه شدن زمان لازم برای تشخیص می شود.
خود تشخیصی
چت ربات‌های هوش مصنوعی مانند ChatGPT OpenAI، آخرین ورژن موتور جستجوی مایکروسافت (Bing) و Med-PaLM که متعلق به Google است را می توان برای خود تشخیصی استفاده کرد. دقت این سیستم‌های هوش مصنوعی در رابطه با خودتشخیصی بسیار بالاتر از جستجوی ساده گوگل است.
کمک به پزشکان:
هوش مصنوعی طراحی نشده است که جایگزین پزشکان شود، بلکه هدف آن این است که با تجزیه و تحلیل داده های گسترده مربوط به خدمات درمانی به پزشکان کمک کند تا تصمیم گیری بهتری داشته و پیشنهادات درمانی بهتری به بیماران ارائه دهند . از جمله داده های مربوط به خدمات درمانی و پزشکی می توان به پرونده الکترونیک سلامت (EHRs)، داده های مربوط به علائم حیاتی بیمار، تصاویر پزشکی، گزارش پزشک و موارد دیگر اشاره کرد.
کشف و توسعه دارو
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که روند کشف دارو را تسریع کند. به طور سنتی، تولید یک داروی جدید از کشف تا ارائه به بازار ممکن است تا 15 سال طول کشیده و میلیاردها دلار هزینه در بر داشته باشد. با این حال، با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان ا سرعت بیشتری ترکیبات شیمیایی را تجزیه و تحلیل نموده، اثرات آنها را بر بدن انسان پیش‌بینی کرده و بدین طریق زمان و هزینه‌های مرتبط با کشف دارو را به میزان قابل توجهی کاهش دهد.
هوش مصنوعی از طریق موارد زیر انقلابی در حوزه کشف و توسعه دارو ایجاد کرده است:
دسترسی به جنبه هایی جدید از بیولوژی
هوش مصنوعی می‌تواند با کشف و ادراک بینش‌های بیولوژیکی نوین، مولکول‌های دارویی کوچک را کشف کند. این فناوری می تواند چالش ها و محدودیت هایی که در تحقیق و توسعه سنتی وجود دارد را برطرف کند.
بهبود درک شیمی و روشهای شیمیایی
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که اطلاعات شیمی موجود را تقویت کرده یا حتی فرآیندهای شیمیایی جدید را توسعه دهد. این کار می تواند راه کشف داروهای جدید را هموار کند.
افزایش نرخ موفقیت طراحی و تولید دارو:
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با تجزیه و تحلیل داده ها و انجام پیش بینی های دقیق، احتمال موفقیت کشف دارو را افزایش دهد.
افزایش سرعت و کاهش هزینه فرآیند کشف دارو:
هوش مصنوعی این توانایی را دارد تا فرایند کشف دارو را تسریع کرده و هزینه آن را کاهش دهد. این امر از این جهت اهمیت دارد که به طور سنتی کشف یک داروی جدید از زمان طراحی تا عرضه آن به بازار می تواند تا 15 سال طول کشیده و میلیاردها دلار هزینه داشته باشد.
قابلیت های کشف دارو به صورت جامع:
برخی از شرکت‌هایی که در زمینه کشف و توسعه دارو با محوریت هوش مصنوعی فعال هستند، امکانات جامعی و عبوریابی داخلی را در کارخانه مستقر کرده که به نوبه خود باعث ایجاد نسل جدیدی از شرکت های بیوتکنولوژی شده است.
آنالیز پیش بینی کننده خدمات درمانی و سلامتی
آنالیز پیش‌بینی‌کننده حوزه ای است که هوش مصنوعی می تواند تأثیر قابل توجهی بر آن داشته باشد. آنالیز پیش‌بینی‌کننده در خدمات درمانی و سلامتی یک حوزه تحلیلی پیشرفته است که از داده‌های فعلی و گذشته برای پیش‌بینی فعالیت‌ها، رفتارها و روندها استفاده می‌کند. هوش مصنوعی از تکنیک های آماری و مدل سازی برای پیش بینی نتایج آینده بر اساس داده های حال و گذشته استفاده می کند.
در زیر چند حوزه که هوش مصنوعی می تواند در زمینه آنالیز پیش بینی کننده مفید باشد آورده شده است:
شناسایی در مراحل اولیه:
آنالیز پیش‌بینی‌کننده می‌تواند کمک کند که علائم اولیه وخامت بیمار در بخش ICU و بخش عمومی سریع تر شناسایی شود. این ویژگی به ویژه برای بیماران بخش ICU که مداخله به موقع در زمان مناسب می تواند در وضعیت حیاتی آنها موثر باشد بسیار مفید است.
پیشگیری از بستری مجدد در بیمارستان:
هوش مصنوعی می تواند از طریق مانیتور علائم بیمارانی که در در خانه هایشان در معرض خطر هستند را شناسایی کرده و از بستری شدن مجدد آنها در بیمارستان جلوگیری کند. این کار می تواند نه تنها در درمان، بلکه در پیشگیری از مشکلات مرتبط با سلامتی نیز مفید باشد.
پیش بینی بیماری ها/اختلالات:
هوش مصنوعی می تواند برای آنالیز پیش بینی کننده برای بررسی مجموعه داده های بیمار و تخمین احتمال بیماری یا اختلالات خاص استفاده شود. تحقیقات اخیر نشان داده است که هوش مصنوعی می تواند تشخیص شرایطی سلامتی که به طور سنتی سخت و چالش برانگیز است (از جمله بیماری های ژنتیکی و عصبی نادر) را تسهیل کند.
دخیل کردن فاکتورهای خارجی:
همانطور که هوش مصنوعی به پیشرفت خود ادامه می دهد، فاکتورهای خارجی مانند شرایط تعیین کننده اجتماعی و سبک زندگی را نیز می توان در مدل های آنها وارد کرد. تخمین زده شده است که حدود 40٪ تا 50٪ از مشکلات سلامتی یک فرد در نتیجه انتخاب ها و نحوه رفتار فرد در زندگی و 20٪ توسط محیط فیزیکی و اجتماعی آنها است، در حالی که ژنتیک فقط در حدود 30٪ نقش دارد.
افزایش امنیت سایبری:
صنعت خدمات درمانی بهداشتی می‌تواند فعالیت‌های پرخطر را محدود کرده، کنترل در لحظه روی داده‌های داشته و از احراز هویت چند عاملی (MFA) مبتنی بر هوش مصنوعی را برای ارتقای امنیت سایبری اعمال کند. با چنین امنیت سایبری بالایی، می توان نسبت به جلوگیری از نقض داده ها، محافظت از اطلاعات بیمار و اطمینان از مراقبت بی وقفه از آنها اطمینان حاصل کرد.
تحقیقات کارآزمایی بالینی:
هوش مصنوعی می تواند کمک کند تا بر اساس مجموعه وسیعی از معیارها، شرکت کنندگان مناسب برای کارآزمایی های بالینی انتخاب کرده و در نتیجه اثربخشی تحقیقات بالینی را افزایش دهد.
طراحی کارآزمایی های بالینی:
هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از داده‌های جدید و حاصل از آزمایش‌های قبلی ساختار یک مطالعه را شبیه‌سازی کرده و چالش‌های بالقوه را در مراحل اولیه آن شناسایی کند. این کار احتمال شکست کارازمایی را به حداقل رسانده و تضمین می‌کند که مطالعه طراحی شده تا حد ممکن ساده و به نفع بیماران و شرکت‌های دارویی باشد.
جذب و نگهداری شرکت کنندگان در مطالعات بالینی:
هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند یافتن شرکت‌کنندگان بالقوه برای یک کارازمایی کمک کرده و همچنین احتمال ترک کارازمایی توسط آنها را پیش‌بینی کند، بدین طریق هوش مصنوعی می تواند به جذب و نگهداری بیمار در کارازمایی کمک کند.
آنالیز ترکیبات شیمیایی:
هوش مصنوعی می تواند به صورت قابل توجهی برای تجزیه و تحلیل ترکیبات شیمیایی در آزمایشات پیش بالینی و بالینی مورد استفاده قرار بگیرد. الگوریتم‌های پیچیده می‌توانند به سرعت پایگاه‌های داده مربوط به ترکیبات شیمیایی گسترده را بررسی کرده و آن‌هایی را که بیشترین احتمال موفقیت را دارند مشخص کنند.
بهبود زمان و تسریع چرخه کارازمایی بالینی:
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که فرآیندهای کارآزمایی بالینی را تسریع کرده و در نتیجه بهره‌وری و نتایج نهایی توسعه بالینی را افزایش داده و در عین حال هزینه‌ها را کاهش دهد.
بهبود تحقیقات بالینی با هوش مصنوعی:
از آنجایی که خدمات سلامتی و بهداشتی دارد به سمت یک مدل پزشکی مبتنی بر داده و شخصی سازی شده می رود، اتخاذ راه حل های اختصاصی هوش مصنوعی برای شرکت ها و نهادهای نظارتی بسیار مهم است. این راه حل ها می توانند سبب تسهیل تحقیقات بالینی و سریعتر و کارآمدتر شدن آن شوند.
سخن پایانی
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که با تشخیص بیماری های پیشرفته، کشف سریعتر دارو و انجام آنالیزهای پیش بینی کننده، تحقیقات پزشکی را تغییر دهد. با این حال، همزمان باید مسائل اخلاقی نیز به دقت بررسی شود. در عین اینکه از هوش مصنوعی در خدمات درمانی و بهداشتی استفاده می کنیم، باید روی نواوری و خلاقیت نیز تمرکز کرده و مسائل اخلاقی را نیز مد مظر قرار دهیم.
