به گزارش پایگاه خبری دانا، گروه دانش و فناوری:
پزشکی مبتنی بر شواهد (Evidence-Based Medicine) نیازمند پردازش حجم عظیمی ازدادههای پژوهشی، سوابق بیمار و تصاویر پزشکی است. توانایی انسان در حفظ و پردازش این حجم عظیم اطلاعات محدود است، در حالی که این همان نقطه قوت اصلی هوش مصنوعی است. در ایران، با توجه به کمبود برخی متخصصین در مناطق محروم .A.I ،نه تنها ابزاری برای ارتقاء کیفیت، بلکه ابزاری برای توزیع عادلانه دانش پزشکی محسوب میشود.
هوش مصنوعی در تشخیص:
چشم سوم رادیولوژیست وآسیب شناس
مهمترین کاربرد فعلی .A.I در پزشکی، حوزه تصویربرداری و آسیبشناسی است.
تحلیل تصاویر پزشکی (sisylanA gnigamI lacideM):
الگوریتم‌های بینایی ماشین، به ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)آموزش دیدهاند تا تفاوت های ظریف بین بافت سالم وبیمار را در تصاویر MRI، CT Scan و اشعه ایکس شناسایی کنند.
تشخیص زودهنگام سرطان:
در سرطان‌های ریه یا پستان .A.I ،میتواند ندول های کوچک و اولیه را با دقت بالا شناسایی کند، اغلب زودتر از چشم انسان. این امر در مناطقی که دسترسی به رادیولوژیست های فوق تخصص کم است، میتواند شانس بقا را به شکل چشمگیری افزایش دهد.
مبتنی بر یادگیری ماشین: مدل از طریق فرمولی تقریبی مانند
P)Disease( ≈ f)Pixel Intensity,Texture,Shape(
عمل میکند، که f یک تابع پیچیده یادگیری شده از هزاران نمونه برچسبگذاری شدهاست.
پاتولوژی دیجیتال:
اسکنهای اسلاید بافتها (Whole Slide Imaging) توسط .A.I تحلیل می شوند تا درجه‌بندی تومورها (Grading)و شمارش سلول‌های سرطانی به صورت خودکار انجام گیرد. این امر نه تنها سرعت کار را افزایش میدهد، بلکه سوگیری فردی پزشک را کاهش می دهد.
کشف دارو و توسعه درمانهای شخصیسازی شده
فرآیند کشف دارو سنتی بسیار طولانی و پرهزینه است .A.I .این مسیر را کوتاهتر میکند.
پیشبینی ساختار پروتئین:
با استفاده از مدلهایی نظیر (AlphaFold هرچند یک مدل جهانی است، اما تأثیر آن بر تحقیقات ایرانی حیاتی است) میتوان ساختار سه‌بعدی پروتئین‌ها را پیش بینی کرد. این امر به توسعه سری عتر داروهایی که بتوانند به طور مؤثر به این پروتئین هامتصل شوند، کمک میکند.
پزشکی دقیق .A.I (enicideM noisicerP):
میتواند داده های ژنتیکی (ataD cimoneG)،سوابق بیمار و پاسخ های بیمار به داروهای گذشته را ترکیب کند تا پیشبینی کند کدام بیمارخاص به بهترین شکل به یک درمان پاسخ میدهد. این رویکرد، به ویژه در درمان بیماری‌های مزمن یا سرطان‌ها که پاسخ‌دهی به درمان بسیار متغیر است، بسیار حیاتی است.
جراحی رباتیک و آموزش پیشرفته
رباتیک در جراحی، از راه دور و با دقت بسیار بالا، مرزهای پزشکی را جابجا میکند.
ربات‌های جراح:
در حالی که جراحی رباتیک در ایران در حال گسترش است .A.I ،می تواند باتحلیل لحظهای فیزیولوژی بیمار در حین عمل، به جراح بازخورد دهد و لرزش های ناخواسته دست جراح را تعدیل کند.
شبیه سازیهای واقعیت مجازی (VR/AR)مبتنی بر I.A.:
آموزش پزشکی سنتی نیازمند دسترسیبه بیماران یا لاشه است .A.I .اجازه میدهد تا سناریوهای جراحی بسیار پیچیده و نادر، درمحیطهای شبیهسازی شده واقعیت مجازی اجرا شوند. مدلهای .A.I میتوانند پاسخهایفیزیولوژیک بیمار مجازی را به اقدامات جراح تقلید کنند، که یک محیط تمرینی بدون ریسک رافراهم می سازد.
چالشهای بومی‌سازی و نگرانی‌های اخلاقی در ایران
پیاده سازی .A.I در سیستم بهداشت و درمان ایران با چالشهای خاصی روبروست:
کیفیت و برچسب گذاری دادههای فارسی:
آموزش مدلهای تشخیص بیماری نیازمندتصاویر پزشکی با برچسبهای دقیق از سوی متخصصان ایرانی است. جمعآوری واستانداردسازی این دیتابیسها یک سرمایه گذاری کلان میطلبد.
مسئولیت‌پذیری (ytilibatnuoccA):
اگر یک سیستم .A.I در تشخیص اشتباه کند و منجربه آسیب بیمار شود، مسئولیت قانونی و اخلاقی با کیست؟ با پزشک استفاده کننده،توسعه‌دهنده نرم‌افزار یا بیمارستان؟ این قوانین در ایران هنوز به وضوح تدوین نشده‌اند.
حفظ حریم خصوصی بیمار:
حجم عظیم دادههای حساس پزشکی نیازمند بالاترین سطحامنیت سایبری است تا از نقض حریم خصوصی جلوگیری شود.
نتیجه‌گیری:
همکاری، نه جایگزینی
هوش مصنوعی در پزشکی قرار نیست جایگزین پزشکان شود، بلکه قرار است ابزاری باشد که کار پزشکان را دقیقتر، سریع تر و در دسترس تر کند. در ایران، پذیرش .A.I به ویژه در زمینهتشخیص از راه دور میتواند شکاف های دسترسی به خدمات تخصصی را پر کند و کیفیت مراقبت های بهداشتی را در سراسر کشور ارتقا دهد.
