نقش هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌ها

هوش مصنوعی در پزشکی چه کاربردی دارد؟ این سوال را می‌توان از جمله پرسش‌های رایجی در نظر گرفت که تازه واردان دنیای هوش مصنوعی طی بازه‌های زمانی مختلف با آن مواجه می‌شوند. به صورت کلی، مدل‌های مختلف هوش مصنوعی توانسته‌اند تحولات گسترده‌ای در زمینه پزشکی و علوم مربوط به آن ایجاد نمایند. این مدل‌ها نه تنها روی پروسه بررسی و پردازش اطلاعات بیماران تاثیر گذار هستند، بلکه می‌توانند سرعت ایجاد خروجی را نیز چند برابر نمایند. البته، نگرانی‌های زیادی هم در زمینه تشخیص خودکار و مدل‌های پیش‌بینی سلامت وجود دارد.

امروز ما قصد داریم تا چیستی، کاربردها و مهم‌ترین چالش‌های هوش مصنوعی در دنیای پزشکی را به صورت دقیق مورد بررسی قرار دهیم. پس با ما همراه شوید.

نگاهی به چیستی هوش مصنوعی

قبل از بررسی چیستی هوش مصنوعی در پزشکی، بیایید چیستی خود این علم را مورد بررسی قرار دهیم. هوش مصنوعی نام یکی از پر حاشیه‌ترین و مهم‌ترین زیرشاخه‌های علوم کامپیوتر است که به توسعه سیستم‌های خبره می‌پردازد. در این علم، سیستم‌ها قابلیت تشخیص الگوها و تفکر را پیدا می‌نمایند. به خاطر داشته باشید که هوش مصنوعی از تکینک‌های خاصی همچون یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی برای تحلیل داده‌ها بهره مند شده است. به عقیده IBM:

به لطف پیشرفت‌های اخیر در حوزه علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به یک حوزه ضروری و کلیدی در علوم پزشکی مدرن می‌باشد!

البته که مدل‌های خاصی همچون هوش مصنوعی کاربردهای زیادی دارند و فقط در حوزه پزشکی مورد استفاده قرار نمی‌گیرند ولی به صورت کلی، انواع مدل‌های یادگیری ماشین را می‌توان به راحتی برای تشخیص بیماری‌ها و کمک به درمان در علم پزشکی مورد استفاده قرار داد. همین مسئله هم باعث شده تا توسعه دهندگان نوین و مدرن به دنبال استفاده از راهکارهای نوین و جدید برای ایجاد مدل‌هایی باشند که می‌توانند برای تشخیص و درمان بیماری‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرند. البته که تا رسیدن به یک مدل کاملا کاربردی و مفید همچنان فاصله زیادی باقی است ولی مدل‌هایی که تا امروز ایجاد شده‌اند، خروجی مطلوبی را از خود به نمایش گذاشته‌اند.

مزایای یادگیری ماشین در پزشکی

هنگام استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی ما باید از الگوریتم‌های مناسبی استفاده کنیم. یکی از همین الگوریتم‌های مناسب به الگوریتم‌های یادگیری ماشین مربوط هستند. یادگیری ماشین در پزشکی می‌تواند مزایای زیادی را در اختیار ما قرار دهد. تشخیص سریع و دقیق بیماری‌ها، یکی از همین مزایای مهم می‌باشد. با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و پردازش تصویر، کارشناسان توانسته‌اند نرم افزارهایی ایجاد نمایند که قابلیت درک تصاویر MRI بیماران و بررسی وضعیت بیماری‌های مغزی را به همراه دارند.

یک مدل یادگیری ماشین می‌تواند بر اساس تاریخچه بیماری فرد و کدهای ژنتیکی وی، احتمال بیماری‌های آینده و راه‌های درمان آن را نیز به صورت دقیق محاسبه نماید. مدل‌های کامپیوتری بر خلاف انسان‌ها احتمال خطای زیادی ندارند و محاسبات مورد نیاز را در بهترین حالت ممکن انجام می‌دهند. در نتیجه، استفاده از آنها برای نگهداری تاریخچه بیماری‌ها و درمان آنها همواره نتایج مطلوبی را در اختیار شما خواهد گذاشت.

در نظر داشته باشید که با استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی شما احتمال خطا را کاهش خواهید داد. مدل‌های هوش مصنوعی جلوی  آسیب دیدن بیماران را خواهند گرفت و تجویزهای اشتباه را نیز طی مدت زمان کوتاهی شناسایی خواهند کرد.

کاربردهای هوش مصنوعی در علوم پزشکی

تا این مرحله ما چندین مورد از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی را به صورت خلاصه مورد بررسی قرار دادیم. به صورت کلی، هوش مصنوعی را می‌توان برای تشخیص و درمان بیماری‌ها مورد استفاده قرار داد. مدل‌هایی که در این زمینه توسعه یافته‌اند، قادر به دریافت و تحلیل تصاویر پزشکی همچون MRI و سی تی اسکن هستند. آنها با این کار، سرعت پردازش و ایجاد خروجی را متحول نموده‌اند.

جدا از این مسئله، هوش مصنوعی در علوم پزشکی برای پیش بینی روند پیشرفت بیماری‌ها نیز مورد استفاده قرار خواهد گرفت. ابزارها توسعه یافته در این زمینه به کارشناسان اجازه می‌دهند تا به راحتی نسبت به ایجاد داروهای جدید و روش‌های درمانی متنوع اقدام نمایند. این مسئله منجر به کاهش زمان انتظار و چند برابر شدن بازدهی شما خواهد شد.

مدل‌های مختلف هوش مصنوعی را می‌توان در توسعه چت بات‌های پزشکی و سیستم‌های پشتیبان نیز مورد استفاده قرار داد.پزشکان همیشه نمی‌توانند به راحتی تصمیم بگیرند و در برخی از مواقع، مجبور می‌شوند تا به سراغ کتاب یا ابزارهای آنلاین بروند. این در حالی است که مدل‌های هوش مصنوعی با دقت بالاتری به کمک پزشکان شتافته و نسبت به پاسخگویی به سوالات آنها اقدام می‌نمایند.

مثال‌هایی از هوش مصنوعی در پزشکی

همانطور که در قسمت‌های قبل‌تر هم گفته شد، الگوریتم‌های زیادی برای ایجاد تحول در دنیای پزشکی ایجاد شده‌اند. اگر بخواهیم مثالی از هوش مصنوعی در پزشکی را بررسی کنیم باید به الگوریتم‌های تشخیص سرطان اشاره داشته باشیم. این الگوریتم‌ها تصاویر ماموگرافی را به صورت دقیق تحلیل می‌نمایند.

آنها می‌توانند وضعیت بدن فرد و نشانه‌های سرطان سینه را به راحتی شناسایی نمایند. البته که این مدل همچنان جای پیشرفته داشته و می‌تواند برای تحلیل سایر انواع سرطان هم به کار رود.

ربات‌هایی همچون داوینچی به پزشکان اجازه داده‌اند تا سرعت انجام جراحی‌های خاص و پیچیده را چند برابر نمایند. آنها در همه مراحل جراحی به پزشکان کمک نموده و احتمال خطا را کاهش می‌دهند.

لازم به ذکر است که مدل‌های مختلف هوش مصنوعی الزاما در ابزارهای تجاری مخصوص پزشکان به کار نمی‌روند! مدل‌های زیادی هستند که به شما اجازه می‌دهند تا علائم بیماری‌های خود را به صورت دقیق بررسی نمایید و توصیه‌های پزشکی دریافت کنید. مثلا نرم افزارهایی همچون Babylon Health از جمله مواردی به حساب می‌آیند که در این زمینه به کار می‌روند.

چالش‌های استفاده از AI در پزشکی

مدل‌های پیش‌بینی سلامت همیشه درست و دقیق عمل نمی‌کنند! چالش‌های زیادی سر راه مدل‌های تعریف شده در این زمینه قرار گرفته و همین مسئله هم سرعت پیشرفت آنها را کاهش داده است. در کشورهایی همچون آمریکا، حفظ حریم خصوصی و ایمن سازی داده‌های کاربران اهمیت زیادی خواهد داشت. اگر این اطلاعات نشت پیدا کنند، احتمال بروز مشکلات گسترده از نظر بیمه‌ای برای بیماران هم بالا می‌رود.

جدا از این مسئله، مدل‌های هوش مصنوعی همچنان قابل اعتماد نیستند. این مدل‌ها پیشرفت‌های زیادی داشته‌اند و می‌توانند حجم زیادی از بیماری‌ها را به راحتی تشخیص دهند ولی به صورت کلی، خیلی از بیماران و پزشکان همچنان به این مفهوم اعتماد کامل ندارند. در نتیجه استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در این زمینه یک مسئله رایج و عادی به حساب نمی‌آید.

در ضمن، همچنان قوانین هوش مصنوعی در پزشکی به صورت دقیق و کامل نگارش نشده اند. قطعا برای کنترل مدل‌ها و جلوگیری از ایجاد ابزارهای مخرب، کارشناسان باید نسبت به تهیه قوانین مربوطه اقدام نمایند. خیلی از کشورهای اروپایی در حال کار روی این مبحث هستند ولی تا جا افتادن کامل مدل‌های مختلف هوش مصنوعی ما همچنان فاصله زیادی داریم.

بررسی مدل‌های یادگیری ماشین در پزشکی

الگوریتم‌های یادگیری ماشین شامل چند حالت مختلف هستند: یادگیری نظارت شده، بدون نظارت و نیمه نظارتی! اگر شما به دنبال آموزش مدل با استفاده از داده‌های برچسب دار هستیم، باید به سراغ یادگیری نظارت شده برویم. این در حالی است که برای آموزش مدل با داده‌های  عادی و بدون برچسب، بهتر است به سراغ یادگیری نظارت نشده یا یادگیری عمیق برویم.

برخی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در علوم پزشکی توانسته‌اند تحولات گسترده‌ای ایجاد نمایند. الگوریتم‌هایی همچون خوشه بندی و درخت تصمیم می‌توانند برای تشخیص سرطان، تحلیل ژنتیک و پیش بینی عوارض بیماری‌ها و داروهای مختلف مورد استفاده قرار گیرند. به خاطر داشته باشید که پایگاه‌های داده دقیق و بزگری هم در این زمینه توسعه یافته است.

استفاده از شبکه عصبی در مدل‌های پزشکی

هوش مصنوعی در پزشکی می‌تواند مدل‌ها و انواع مختلفی داشته باشد. ما توانسته‌ایم مدل‌های زیادی را برای درمان و تشخیص بیماری‌های مختلف مورد استفاده قرار دهیم. یکی از الگوریتم‌های مطرح به کار رفته در این زمینه، شبکه عصبی مصنوعی است. ANN یا شبکه عصبی مصنوعی یکی از پیشرفته‌ترین تکنیک‌های یادگیری ماشین به حساب می‌آید که در علم پزشکی کاربردهای گسترده‌ای دارد. ساختار این مدل‌ها شباهت زیادی به مغز انسان دا شته و همین مسئله هم بازدهی آنها را چند برابر نموده است. به خاطر داشته باشید که این مدل‌ها می‌توانند برای تشخیص بیماری‌ها با استفاده از تصاویر و تاریخچه بیماری‌های متقاضیان مورد استفاده قرار گیرند. همین مسئله هم بازدهی آنها را چند برابر کرده است.

هوش مصنوعی و آینده پزشکی

قطعا هوش مصنوعی در آینده پزشکی تاثیرات زیادی می‌گذارد. تشخیص خودکار بیماری‌های مختلف، مسئله مهمی به حساب می‌آید که همواره وضعیت سلامتی بیماران را تحت تاثیر خود قرار می‌دهد. به خاطر داشته باشید که مدل‌های هوش مصنوعی همچنان جای پیشرفت زیادی دارند و توسعه آنها به اتمام نرسیده است! اگر شما هم قصد کار روی مدل‌های مختلف هوش مصنوعی و کسب بازدهی مطلوب در این زمینه را دارید، حتما باید مقداری زمان با ارزش خود را صرف شرکت در بهترین دوره‌های آموزشی طراحی شده در این زمینه نمایید. لازم به ذکر است که فرآیند ایجاد مدل‌ها و توسعه ابزارهای نوین هوش مصنوعی، پیچیدگی‌های زیادی را نیز با خود حمل می‌کند.

سخن نهایی

البته که هوش مصنوعی در پزشکی پیشرفت‌های چشمگیری داشته است ولی همچنان توسعه آن به اتمام نرسیده! اگر شما هم به فعالیت در این حوزه علاقه مند هستید، می‌توانید کار خود را با آموزش رایگان هوش مصنوعی شروع کنید. هوش مصنوعی چیست؟ زمانی که شما به پاسخ این سوال از نظر فنی دسترسی پیدا کنید، آماده توسعه مدل‌های جدید خواهید بود. کارشناسان ما آماده پاسخگویی به سوالات شما و رفع ابهام‌هایتان در این زمینه هستند پس می‌توانید هم اکنون با ما از طریق واتساپ در ارتباط باشید.

سوالات متداول

هوش مصنوعی چگونه در تشخیص بیماری‌ها کمک می‌کند؟

هوش مصنوعی در پزشکی با کمک الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی نسبت به تحلیل داده‌های مختلف می‌پردازد. بسته به مدل و کاربرد آن، الگوریتم‌های به کار رفته در پشت صحنه هم متفاوت خواهد بود. در برخی از مدل‌ها، الگوریتم باید تصاویر سی تی اسکن و ام آر ای را مورد بررسی قرار دهد و در برخی از مدل‌ها الگوریتم باید دا ده‌های متنی همچون نتایج آزمایشات را زیر ذره بین ببرد.

چه چالش‌هایی در استفاده از AI در پزشکی وجود دارد؟

علوم پزشکی همواره با جان مردم سر و کار دارند. همین مسئله هم باعث شده تا حساسیت روی آنها تا حد قابل توجهی بالا رود. به صورت کلی، دقت و قابلیت اطمینان الگوریتم‌های هوش مصنوعی در این زمینه پایین بوده احتمال نشت اطلاعات کاربران هم وجود دارد. همه این موارد باعث شده‌اند تا کاربران نتوانند به راحتی به مدل‌های هوش مصنوعی تعریف شده در این زمینه اعتماد نمایند. پس برای کسب بازدهی مطلوب، حتما باید به سراغ مدل‌هایی بروید که در امتحان‌ها و  تست‌ها، سربلند بیرون  آمده‌اند.

کاربردهای هوش مصنوعی در پیش‌بینی سلامت چیست؟

مدل‌های مختلف هوش مصنوعی را می‌توان برای پیش بینی سلامتی و جلوگیری از بیماری‌های مختلف مورد استفاده قرار داد. پیش بینی حملات قلبی، تشخیص زودهنگام سرطان، پیش بینی بیماری‌های مزمن و پایش سلامتی از طریق ابزارهای مختلف همچون ساعت‌های هوشمند از جمله کاربردهای مهم علوم کامپیوتر در این زمینه به حساب می‌آیند.

چگونه هوش مصنوعی در بهبود درمان‌ها موثر است؟

در بهترین حالت ممکن، یک مدل هوش مصنوعی برای درمان شخصی سازی شده مورد استفاده قرار می‌گیرد. این مدل دائما با اطلاعات سلامتی، تاریخچه بیماری و وضعیت فیزیکی فرد در تعامل بوده و می‌تواند بهترین درمان را در اختیارش بگذارد. جدا از این مسئله، ربات‌های جراحی می‌توانند دقت این عمل را بالا ببرند و احتمال خطای آن را نیز کاهش دهند. در ضمن، مشاوره پزشکی مجازی هم در این زمینه فواید زیادی به همراه خواهد داشت.

البته، شاید طی چند سال آینده مدل‌هایی ایجاد شوند که درصد خطای پایینی دارند و به صورت کامل جای پزشکان را بگیرند! این مسئله همچنان دور از انتظار می‌باشد چرا که مدل‌های هوش مصنوعی همچنان به آن دقت مورد نیاز نرسیده اند.