پیاده سازی هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

هوش مصنوعی از جهات متعددی برای ما مفید است. هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی و در صنعت پزشکی انقلابی ایجاد کرده است. این وبلاگ به شما کمک می کند تا تاثیر مثبت هوش مصنوعی را در حوزه مراقبت های بهداشتی درک کنید.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی یک فرایند استفاده از یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بسیاری از تکنیک های دیگر برای ساخت مدل های هوشمند مصنوعی است که می تواند محاسبات سطح بالا را انجام دهد و مشکلات پیچیده را حل کند. 

هوش مصنوعی چیست - هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - ادورکا
هوش مصنوعی چیست – هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی – ادورکا

حالا بفهمیم چگونه هوش مصنوعی بر مراقبت های بهداشتی تأثیر می گذارد.

هوش مصنوعی در بهداشت و درمان

از زمان معرفی هوش مصنوعی در دهه 1950، این حوزه بر حوزه های مختلف از جمله بازاریابی، امور مالی، صنعت بازی و حتی هنرهای موسیقی تأثیر گذاشته است. با این حال، بیشترین تأثیر هوش مصنوعی در زمینه مراقبت های بهداشتی است. بر اساس آخرین گزارش PwC، هوش مصنوعی تا سال 2030، 15.7 تریلیون دلار دیگر به اقتصاد جهان کمک خواهد کرد و بیشترین تأثیر را در حوزه مراقبت های بهداشتی خواهد داشت.

در بخش زیر خواهید فهمید که چگونه از هوش مصنوعی برای حل موارد استفاده در دنیای واقعی استفاده می شود.

هوش مصنوعی در مدیریت داده

هوش مصنوعی با استفاده از فناوری شناختی برای باز کردن تعداد زیادی از پرونده های پزشکی و تشخیص دقیق، از سازمان های مراقبت های بهداشتی سود می برد. به عنوان مثال، Nuance ارائه دهنده خدمات پیش بینی که از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای پیش بینی اهداف کاربران استفاده می کند، را در نظر بگیرید.

هوش مصنوعی در مدیریت داده های پزشکی - هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - Edureka
هوش مصنوعی در مدیریت داده های پزشکی

با پیاده سازی Nuance در گردش کار یک سازمان، می توانید یک تجربه شخصی ایجاد کنید که شرکت را قادر می سازد اقدامات بهتری را انجام دهد که تجربه مشتری و مزایای کلی کسب و کار را افزایش می دهد.

در اینجا لیستی از ویژگی های کلیدی Nuance آمده است:

  • تسریع خدمات: بهترین مرحله بعدی را برای اطمینان از برآوردن نیازهای مصرف کننده پیشنهاد دهید.
  • انحراف تماس: حجم تماس های ورودی را به حداقل برسانید و با پیش بینی قصد مشتریان و هدایت مشتریان به سایر مشارکت های آنلاین، هزینه ها را کاهش دهید.
  • کاهش رکود: از روشهای یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای پیش بینی رفتار بر پایه سرنخ هایی که بر اساس سابقه، جستجوها، احساسات و غیره بدست آمده است استفاده و اقدامات مناسب را انجام دهید.
هوش مصنوعی در مدیریت داده های پزشکی - Nuance AI
هوش مصنوعی در مدیریت داده های پزشکی – Nuance AI
  • خودکار کردن کارهای خسته کننده: با اجرای یک سیستم خودکار که اعلانات را از طریق پیام کوتاه یا ایمیل ارسال می کند و از چت بات های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می کند که کار را ساده تر می کند ، وظیفه تماس با کاربران را خودکار کنید.

اکنون اجازه دهید بحث کنیم که چگونه هوش مصنوعی از تکنیک های Deep Learning برای بهبود تشخیص پزشکی استفاده می کند.

هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی 

تصویربرداری و تشخیص پزشکی با استفاده از هوش مصنوعی باید بیش از 40 درصد رشد داشته باشد وبراساس پیش بینی بازار جهانی از 2.5 میلیارد دلار تا سال 2024 فراتر رود. با کمک شبکه های عصبی و مدلهای یادگیری عمیق، هوش مصنوعی انقلابی در زمینه تشخیص تصویر در پزشکی ایجاد کرده است. این روش تجزیه و تحلیل پیچیده ای از اسکن های MRI را به عهده گرفته و آن را به یک فرآیند ساده تر تبدیل کرده است.

هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی - هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - ادورکا
هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی 
  • تجزیه و تحلیل اسکن های MRI به دلیل میزان اطلاعاتی که دارند دشوار است. تجزیه و تحلیل MRI معمولی چند ساعت طول می کشد و محققان در تلاش برای ایجاد نتیجه از مجموعه داده های بزرگ، ساعت ها منتظر می مانند تا کامپیوتر اسکن ها را ایجاد کند.
  • مجموعه داده های بزرگ و پیچیده را می توان با کمک شبکه های عصبی تجزیه و تحلیل کرد و این دقیقاً همان چیزی است که تیمی از محققان در MIT پیاده سازی کردند. آنها یک شبکه عصبی به نام VoxelMorph ایجاد کردند که بر روی مجموعه داده های تقریبی 7000 اسکن MRI آموزش دیده بود.
  • یک شبکه عصبی با وارد کردن داده ها در یک انتها عمل می کند که در سراسر شبکه متحول می شود تا خروجی مورد نظر نهایی شکل گیرد. شبکه های عصبی بر اساس وزن و سوگیری کار می کنند.

VoxelMorph موفق شد روشهای متداول تجزیه و تحلیل MRI را کشف کند. شبکه های عصبی برای انجام تجزیه و تحلیل MRI چند ثانیه زمان بردند، همان تحلیلی که برای برنامه MRI معمولی ساعت ها طول می کشد.

هوش مصنوعی در تشخیص اولیه 

هوش مصنوعی نقش مهمی در پیش بینی اولیه شرایط پزشکی مانند حملات قلبی داشته است. بسیاری از ردیاب های بهداشتی پوشیدنی مبتنی بر هوش مصنوعی برای نظارت بر سلامتی فرد و نمایش هشدارها هنگامی که دستگاه چیزهای غیر معمول یا غیرمحتمل ثبت می کند، ایجاد شده است. نمونه هایی از این نوع پوشیدنی ها عبارتند از Fitbit ، Apple Watch و بسیاری دیگر.

هوش مصنوعی در پیش بینی اولیه - هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - ادورکا
هوش مصنوعی در پیش بینی اولیه 

“احتیاط همیشه بهتر از درمان است” ، این شعار پشت آخرین نسخه ساعت اپل است.

  • اپل از هوش مصنوعی برای ساخت ساعتی استفاده کرد که بر سلامت افراد نظارت می کند.
  • این ساعت داده هایی مانند ضربان قلب، چرخه خواب، میزان تنفس، سطح فعالیت، فشار خون و غیره را جمع آوری می کند و سوابق این اقدامات را به صورت شبانه روزی نگه می دارد.
  • این داده های جمع آوری شده سپس با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق پردازش و تجزیه و تحلیل می شود تا مدلی ساخته شود که خطر حمله قلبی را پیش بینی می کند.

به لطف ساعت اپل، فردی به نام اسکات کیلیان از مرگ نجات یافت.

هوش مصنوعی در کمک های پزشکی

با افزایش نیاز به کمک پزشکی، توسعه پرستاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی افزایش یافته است. بر اساس یک نظرسنجی اخیر، دستیاران پرستاری مجازی با حداکثر ارزش 20 میلیارد دلار تا سال 2027 مطابقت دارد.

Sensely یکی از نمونه های یک پرستار مجازی است که پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار، یادگیری ماشین و ادغام بی سیم با دستگاه های پزشکی مانند کاف فشار خون را برای ارائه کمک های پزشکی به بیماران انجام می دهد.

هوش مصنوعی در کمک های پزشکی - هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - ادورکا
هوش مصنوعی در کمک های پزشکی

در اینجا لیستی از ویژگی های کلیدی است که پرستار مجازی، Sensely ارائه می دهد:

  • خود مراقبتی
  • مشاوره بالینی
  • تعیین وقت ملاقات
  • خط پرستار
  • جهت ER

با چنین انقلاباتی در زمینه مراقبت های بهداشتی ، واضح است که با وجود خطرات و به اصطلاح “تهدیدها”، هوش مصنوعی از جهات بسیاری به نفع ما است.

هوش مصنوعی در تصمیم گیری 

هوش مصنوعی نقش مهمی در تصمیم گیری داشته است. نه تنها در صنعت مراقبت های بهداشتی بلکه هوش مصنوعی نیز با مطالعه نیازهای مشتری و ارزیابی خطرات احتمالی، کسب و کارها را بهبود بخشیده است.

استفاده قدرتمند از هوش مصنوعی در تصمیم گیری، استفاده از روبات های جراحی است که می تواند خطاها و تغییرات را به حداقل برساند و در نهایت به افزایش کارایی جراحان کمک کند. یکی از این ربات های جراحی داوینچی است و به جراحان حرفه ای اجازه می دهد تا جراحی های پیچیده ای را با انعطاف پذیری و کنترل بهتر نسبت به روش های معمول انجام دهند.

هوش مصنوعی در تصمیم گیری - هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی - ادورکا
هوش مصنوعی در تصمیم گیری 

ویژگی های کلیدی داوینچی عبارتند از:

  • کمک به جراحان با مجموعه ای پیشرفته از ابزارها
  • ترجمه حرکات دست جراح در کنسول در زمان واقعی
  • تهیه تصویر واضح و بزرگنمایی شده و سه بعدی با وضوح بالا از ناحیه جراحی

روبات های جراحی نه تنها در فرایندهای تصمیم گیری کمک می کنند، بلکه با افزایش دقت و کارایی، عملکرد کلی را نیز بهبود می بخشند.

مزایای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی و پزشکی

ادغام هوش مصنوعی در اکوسیستم مراقبت های بهداشتی بسیاری از مزایا را شامل می شود، از جمله خودکارسازی کارها و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ برای ارائه خدمات بهداشتی بهتر سریعتر و با هزینه کمتر به بیماران. 

به گفته Insider Intelligence ، سی درصد هزینه های مراقبت های بهداشتی مربوط به وظایف اداری است. هوش مصنوعی می تواند برخی از این وظایف مانند پیش تأیید بیمه، پیگیری قبوض پرداخت نشده و نگهداری سوابق را به صورت خودکار انجام دهد تا از حجم کار متخصصان مراقبت های بهداشتی کاسته شود و در نهایت در هزینه آنها صرفه جویی شود. 

هوش مصنوعی توانایی تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ مانند جمع آوری بیشینه بیماران را دارد. به دست آوردن سریع بینش از بیمار به اکوسیستم مراقبت های بهداشتی کمک می کند تا زمینه های کلیدی مراقبت از بیمار را که نیاز به بهبود دارند، کشف کند. فناوری مراقبت های بهداشتی پوشیدنی همچنین از هوش مصنوعی برای خدمات بهتر به بیماران استفاده می کند. نرم افزاری که از هوش مصنوعی مانند FitBits و ساعت های هوشمند استفاده می کند، می تواند داده ها را تجزیه و تحلیل کند تا به کاربران و متخصصان مراقبت های بهداشتی آنها در مورد مسائل و خطرات احتمالی سلامتی هشدار دهد. توانایی ارزیابی سلامت خود از طریق فناوری، حجم کار متخصصان را آسان می کند و از ویزیت ها یا بستریهای غیر ضروری بیمارستان جلوگیری می کند. 

FitBits از AI برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کند تا به کاربران و متخصصان مراقبت های بهداشتی درباره خطرات احتمالی سلامتی هشدار دهد 

 نتیجه گیری

با وجود مزایای زیاد، بکارگیری سیستم های هوش مصنوعی در پزشکی با موانع و چالش های بسیار زیاد و جدی روبه رو است. از جمله این محدودیت ها میتوان به محدودیت تکنولوژی و هزینه سیستم اشاره کرد. پیشنهاد می شود در این خصوص اقدامات مناسب صورت گیرد.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی مهندس داده دارید؟اکنون بیاموزید.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی دانشمند داده دارید؟اکنون بیاموزید.

آیا تمایل به آشنایی با موقعیت شغلی تحلیلگر داده دارید؟اکنون بیاموزید.