هوش مصنوعی در مراقبت پزشکی
From Wikipedia, the free encyclopedia
هوش مصنوعی در مراقبتهای مرتبط با سلامت به معنای استفاده از الگوریتمها و نرمافزارها است تا تقریباً شناخت انسان را در تجزیه و تحلیل اطلاعات پزشکی پیچیده مورد استفاده قرار دهد. بهطور خاص، هوش مصنوعی توانایی الگوریتمهای کامپیوتری برای به دست آوردن نتایج بدون در نظر گرفتن مستقیم انسان است.
آنچه تکنولوژی هوش مصنوعی را از تکنولوژیهای قدیمی در مراقبتهای مرتبط با سلامت متمایز میکند، توانایی کسب اطلاعات، پردازش آن و ارائه خروجی بهطور دقیق به کاربر نهایی است. هوش مصنوعی این عملیات را با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین انجام میدهد که میتواند الگوها را در رفتار تشخیص دهد و منطق خود را ایجاد کند. برای کاهش خطا، الگوریتم هوش مصنوعی نیاز دارد تا بارها مورد آزمایش قرار گیرد. الگوریتمهای هوش مصنوعی به دو روش متفاوت از انسانها رفتار میکنند: (۱) اگر شما فقط هدف را به آن بدهید، الگوریتم نمیتواند به تنهایی خودش را متناسب با آن تنظیم کند. (2) و الگوریتمها جعبه سیاه هستند؛ الگوریتمها میتوانند نتیجه را بسیار دقیق پیشبینی کنند اما نه علت و نه دلیل.
یکی از زیرشاخههای مهم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین نام دارد. در حوزه یادگیری ماشین، مهندسین با تغذیه مقادیر زیادی از دادههای عددی و تصویری به برنامه خود آموزش میدهند که چگونه در مورد یک پدیده یا نتیجه یک وضعیت، حدس نسبتاً دقیقی بزنند؛ لذا به این طریق کادر درمان با داشتن تجهیزاتی که هوش مصنوعی روی آنها پیادهسازی شدهاست میتوانند تشخیصهای درستتر و دقیقتری برای وضعیت بیماران خود داشته باشند.[1]
هدف اولیه برنامههای کاربردی هوش مصنوعی مرتبط با سلامت، تحلیل روابط بین تکنیکهای پیشگیری یا درمان و نتایج بیماران است. اما برنامههای هوش مصنوعی به شیوههایی مانند فرایندهای تشخیص، توسعه پروتکل درمان، توسعه دارو، پزشکی شخصی و نظارت و مراقبت از بیمار، اعمال شدهاست. موسسات پزشکی مانند کلینیک Mayo، مرکز سرطان Memorial Sloan Kettering ، بیمارستان عمومی ماساچوست و سرویس سلامت همگانی، الگوریتمهای هوش مصنوعی را برای بخشهای آنها توسعه دادهاند. شرکتهای بزرگ فناوری مانند آیبیام و گوگل و شرکتهای نوپایی مثل Welltok وAyasdi، الگوریتمهای هوش مصنوعی در این زمینه را توسعه دادهاند. علاوه بر این بیمارستانها به دنبال حمایت از طرحهای عملیاتی هستند که صرفه جویی در هزینه را افزایش دهید، بهبود رضایت بیمار و برآوردن نیازهای میشوند. شرکتهایی مانند بیمارستان IQ در حال راه اندازی راهکارهای تحلیل پیشبینی شده هستند که به رهبران مراقبتهای مرتبط با سلامت، کمک میکند تا از طریق افزایش بهرهوری، کاهش زمان درمان بیمار، کاهش زمان ماندن بیمار در بیمارستان و بهینهسازی سطح کارکنان، بهرهوری را بهبود بخشد.