من دنیایی را تصور می کنم که AI در آن ما را قادر می سازد تا با بهره وری بیشتری کار کنیم ، زندگی طولانی تر داشته باشیم و انرژی پاکتری داشته باشیم. –فی فی فی ، استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد


هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که هر جنبه ای از زندگی ما را بهبود بخشد و به ما در تبدیل خدمات درمانی کمک کند. بیایید نگاهی به نحوه مراقبت های بهداشتی امروز و چگونگی تبدیل هوش مصنوعی به آن بیاندازیم.

بهداشت و درمان به معنای حفظ سلامتی فرد تا علامت گذاری یا بهبود آن است. این آسیب ها به اندازه قطع کاغذ در سرطان خون را تحت پوشش قرار می دهد.

بهداشت و درمان را می توان به سه دسته تقسیم کرد ، یعنی موارد زیر.

  • پخت
  • پیشگیری
  • پیش بینی کننده

ما می توانیم از داده های عظیمی که هر روز تولید می شود استفاده کنیم تا بتوانیم درمان بهتری برای بیماری پیدا کنیم ، داروهای جدیدی پیدا کنیم و حتی احتمال بروز بیماری را مدتها پیش از بروز علائم مربوط به آن پیش بینی کنیم..

مشکلات صنعت بهداشت و درمان

مشکلات صنعت مراقبت های بهداشتی را می توان به دو دسته گسترده تقسیم کرد. یک دسته از مشکل از مسائل اجتماعی و سیاسی و اقتصادی ناشی می شود ، و دسته دیگر ناشی از چالش های فن آوری در صنعت است. مواردی از قبیل کمبود تختخواب ، کمبود کارکنان مراقبت های بهداشتی و پزشکان فاقد صلاحیت متعلق به دسته اول است. دسته دوم شامل موضوعاتی مانند تحقیقات کند ، خطاهای انسانی در تجزیه و تحلیل داده ها و عدم شفافیت داده ها در بین سازمان ها است.

ما در این پست فقط به چالش های فناوری خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی برای بهبود مراقبت های بهداشتی

هوش مصنوعی

هوش مصنوعی فرصتی شگفت انگیز برای تغییر جهان به شکلی عظیم ارائه می دهد. از آن به عنوان برق جدید نام برده شده است اندرو نگ. این پتانسیل را دارد که زندگی هر شخص را به شکلی معنی دار لمس کند ، درست مثل برق.

در مراقبت های بهداشتی ، هوش مصنوعی می تواند در بهبود هر مرحله از اکوسیستم کمک کند. از پیش بینی بیماری گرفته تا یافتن داروی جدید تا ایجاد همه تغییرات جدید ژن.

بیایید ببینیم چه پتانسیل هایی برای آینده وجود دارد.

اکوسیستم هوش مصنوعی و بهداشتی

سناریویی را تصور کنید که یک زن و شوهر قصد ازدواج دارند. یک سیستم هوش مصنوعی می تواند سازگاری ژنهای آنها را بررسی کند تا بفهمد آیا خطری برای کودک یا ژنهای مختلف وجود دارد که می تواند منجر به عارضه در زندگی عادی کودک شود. این سیستم می تواند در تشخیص اقدامات مناسب که قبل و بعد از تولد نوزاد انجام می شود ، کمک کند.

فرض کنید سیستم مشکلی را با یک ژن خاص ایجاد کرده است ، می توانیم این ژن را تغییر داده و اثر مضر آن را از بین ببریم. هوش مصنوعی همچنین می تواند در کشف داروی مناسب که می تواند حتی پس از تولد کودک به بررسی مشکل کمک کند ، کمک کند.

کودک سالم به دنیا آمد و اکنون نوجوان است. او دارای یک ردیاب بهداشتی مانند Fitbit است ، که تمام ویتامین های وی مانند ضربان قلب ، مراحل انجام شده در روز و کالری که در یک روز سوزانده می شود را ردیابی می کند. این خوانش ها توسط دستیار هوش مصنوعی وی استفاده می شود تا او را در مورد تغییراتی که باید در روال زندگی خود ایجاد کند برای ادامه زندگی سالم خود به او بگوید.

متأسفانه روزی او در شرایط اضطراری است و به بیمارستان منتقل می شود. خواندن Fitbit او را می توان به پزشکان پیروزی فرستاد تا حتی قبل از رسیدن به محل او تصمیم بگیرند. سیستم هوش مصنوعی می تواند موارد احتمالی را که ممکن است از آن رنج ببرد ، مانند ایست قلبی و غیره بگوید.

نمونه خونی که در هنگام جاده گرفته می شود توسط یک سیستم دید رایانه ای قابل تشخیص است تا تشخیص اولیه انجام شود. در حال حاضر ، بیشتر تشخیص با دستیابی به میکروسکوپ و مطالعه سلول ها توسط پزشک انجام می شود.

پس از آزادی وی از بیمارستان ، داده های گذشته که توسط سیستم هوش مصنوعی مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته ، احتمال مراجعه مجدد وی به بیمارستان را پیش بینی می کند و اقدامات مناسبی را برای جلوگیری از آن ارائه می دهد. این کار را می توان از طریق یادآوری مداوم پیروی از دوز دارو انجام داد. داروهای هوشمند همچنین می توانند آماده شوند که وقتی بیمار توسط بیمار گرفته شده است تا سیگنال بفرستد تا بتواند به طور خودکار کارها را انجام دهد.

با افزایش سن ، دستیار هوش مصنوعی وی به طور مداوم داده ها را برای پیش بینی سلامت جمع می کند و اقدامات پیشگیرانه ای را برای حفظ سلامتی وی به بهترین حد ممکن انجام می دهد.

این داده مهم مادام العمر توسط سیستم برای بهبود خود و بهتر شدن اوضاع از لحظه بعدی استفاده خواهد شد.

هوش مصنوعی در عمل

تشخیص دیجیتال با استفاده از Computer Vision

در حال حاضر ، بسیاری از تشخیص ها به یک متخصص آموزش دیده نیاز دارد تا نمونه های خون ، بزاق ، بافت ها ، مایع منی و غیره را تحت میکروسکوپ تجزیه و تحلیل کند. این بسیار وقت گیر و مستعد خطا است. دستگاه های اختصاصی برای آزمایش های مختلف وجود دارند ، اما راه حل ارزان تر با استفاده از AI امکان پذیر است.

تشخیص دیجیتالی از فناوری دید رایانه ای برای تجزیه و تحلیل تصاویر این نمونه ها استفاده می کند و سپس از الگوریتم هایی مانند ANN و CNN برای مشخص کردن شکل و اندازه سلول ها استفاده می کند. سپس از این داده ها به عنوان ویژگی هایی برای آموزش یک مدل یادگیری ماشین برای یافتن مشکلاتی که ممکن است بیمار داشته باشد استفاده می شود.

از فناوری مشابهی نیز برای تجزیه و تحلیل اشعه ایکس و سی تی اسکن استفاده می شود. شبکه های عصبی Convolutional در تجزیه و تحلیل تصاویر بسیار خوب هستند. آنها برای پیدا کردن ویژگی های تصویر از فیلترها استفاده می کنند که با استفاده از تکنیک های مهندسی معمول ویژگی ها امکان پذیر نیست.

پیش بینی پخش شیوع ویروس

برای پیش بینی شیوع ویروس ها و سایر بیماری های عفونی از مدل های مختلف یادگیری ماشین استفاده شده است. داده های رسانه های اجتماعی از سیستم عامل هایی مانند فیس بوک ، توییتر و غیره برای تناسب مدل های رگرسیون برای پیش بینی مناطق شیوع بعدی استفاده می شوند.

بهینه سازی جریان بیمار

برای پیش بینی تعداد بیمارانی که ممکن است در یک روز معین به بیمارستان مراجعه کنند ، می توانیم از داده هایی مانند تعداد بیماران در ساعت مراجعه به بیمارستان ، شرایط آب و هوایی و آسیب های شایع استفاده کنیم. این هوش برای بهینه سازی منابع خود و آمادگی بهتر در مواقع اضطراری برای مراکز پزشکی مفید است.

 پزشکان شخصی

پیشرفت های مربوط به پردازش زبان طبیعی این امکان را ایجاد کرده است که بتوانید در هر ساعت از شبانه روز ، چت باتهای هوشمندانه تری برای کمک به بیماران ایجاد کنید. یک کاربر به سادگی می تواند علائم رایج خود را تایپ کند ، و chatbot وی به او می گوید که آیا باید پزشک را ببیند یا نه. دستیار همچنین می تواند بر اساس فوریت شرایط ، قرار ملاقات را به طور خودکار با پزشک رزرو کند.

NLP در یافتن “قصد” کاربر از جمله ای که کاربر تایپ کرده است کمک می کند. برای پیش پردازش داده ها از تکنیک هایی مانند steming و lemmatization ، stoppoint استفاده می شود. این داده های پردازش شده پس از آن در مدل هایی مانند LSTM تغذیه می شوند تا قصد شخص را دریابند و بر همین اساس پاسخی برای آن پیدا کنند.

مانیتورینگ 7 24 24

وقتی بیمار تحت نظر است ، پزشکان و پرستاران برای پیگیری ویتامین های بیمار باید به طور منظم ویزیت خود را انجام دهند. این امر زمان زیادی را می طلبد و همچنین به دلیل فواصل بین ویزیت ها منجر به شرایط اضطراری می شود. سیستم های هوش مصنوعی اکنون قادرند تمام وقت این داده ها را ردیابی کرده و پیش بینی کنند که آیا اشتباهی رخ داده است. هشدارهای به موقع تولید شده توسط این سیستم ها به صرفه جویی در زمان و همچنین زندگی کمک می کند.

پیش بینی سری زمانی یکی از روش هایی است که در چنین سیستمی مورد استفاده قرار می گیرد زیرا داده های دریافت شده ، جریانی از مقادیر با زمان است. شبکه های عصبی تکراری همچنین می توانند برای تجزیه و تحلیل داده هایی مورد استفاده قرار گیرند زیرا RNN ها در پیش بینی مقادیر آینده بر اساس مقادیر گذشته در یک جریان خوب هستند.

چالش ها

اکوسیستم AI-Health که در بالا توضیح داده شد گرچه بسیار ایده آل است ، در حال حاضر اتفاق می افتد اما به همان شکلی که باید متصل نیست. در اینجا برخی از چالش هایی که صنعت فعلی با آن روبرو است وجود دارد.

  • IoT مراقبت های بهداشتی اجرای چندان ساده ای نیست. داده ها در سیلوهای زندگی می کنند. یک Fitbit نمی تواند با سیستم بیمارستان ارتباط برقرار کند. آسیب شناسی دیجیتال نمی تواند با سیستم دیگر در بیمارستان ارتباط برقرار کند. اگر سوابق سلامتی بیمار از بیمارستان دیگری باشد ، نمی توان اطلاعات جدید را در بیمارستان جدید گرفت ، همانطور که در حال حاضر ، داده ها توسط هر سازمان به صورت خصوصی نگهداری می شوند.
  • هیچ استانداردی در مورد پردازش ، ذخیره سازی ، حفظ حریم خصوصی و به اشتراک گذاری داده های مراقبت های بهداشتی وجود ندارد. هر سازمان از استانداردهای تعیین شده توسط تیم یا فروشنده IT خود پیروی می کند. همه اینها ، اشتراک اطلاعات بین سازمانها و سیستم ها را بسیار دشوار می کند. سیاست های سطح ملی و بین المللی برای گرد هم آوردن این اکوسیستم مورد نیاز است.

اخلاق در بهداشت و درمان

اخلاق یکی از مهمترین قطعه های معماها است که وقتی در مراقبت های بهداشتی از AI صحبت می کنیم. من این را به خواننده واگذار می کنم تا در مورد سناریوهای زیر فکر کند و بفهمد چقدر پیچیده می تواند وقتی ماشینهای هوشمند تصمیم می گیریم که برای ما تصمیم بگیرند.

  • چه کسی اطلاعات شما را در اختیار دارد؟ سوابق الکترونیکی سلامت (EHR) که بیمارستان شما به شما تعلق دارد ، اما آیا باید به شما اجازه مالکیت آن را بدهید؟ اگر شما یک بیماری بسیار نادر دارید و داده های شما از اهمیت ویژه ای برخوردار است ، باید به جامعه اجازه داده شود از داده ها استفاده کند حتی اگر شما آن را نمی خواهید?
  • فرض کنید سیستم هوش مصنوعی متوجه می شود که شما به احتمال زیاد به یک نوع سرطان مبتلا هستید که غیرقابل تحمل است. آیا می خواهید در مورد آن یاد بگیرید؟ به عواقب عاطفی ای که می تواند در فرد داشته باشد فکر کنید.
  • چه می شود اگر پیش بینی های انجام شده توسط AI اشتباه باشد. چه کسی باید مسئولیت آن را بر عهده بگیرد ، آیا توسعه دهنده ای است که آن را کدگذاری کرده است یا سازمان هایی که سیستم را ساخته اند یا داده هایی که برای ساختن سیستم در وهله اول استفاده شده اند?

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی اگر بتوانیم برخی از موارد ذکر شده را حل کنیم ، پتانسیل عظیمی دارد. ما پیشرفت های شگرفی را در منطقه مشاهده می کنیم و اکثر مواردی که در این مقاله توضیح داده می شوند به اندازه صدایی داستانی نیستند.

برچسب ها:

  • هوش مصنوعی

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me