هوش مصنوعی و دنیای پزشکی در جهان پس از کووید-۱۹
کووید-۱۹ به تمام دنیا یک درس بزرگ داد: نیاز ویژه به زیرساخت‌های قدرتمند در بخش مراقبت‌های پزشکی و درمانی. با ارائه‌ی یک راهکار مناسب، کم‌هزینه و مقیاس‌پذیر برای جامعه‌ی پزشکی، می‌توان به بهبود کیفیت دسترسی به مراقبت‌های پزشکی در سراسر جهان و آمادگی بیشتر برای مبارزه با بیماری‌های فراگیر و کشنده امید بیشتری داشت.
در این میان باز هم هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی نشان داده که رسیدن به چنین چشم‌اندازی غیرممکن نیست. پیشرفت سریع هوش مصنوعی پزشکان و بیماران را برای بهینه‌سازی سلامت افراد بسیار امیدوارتر کرده است. انتظار می‌رود هوش مصنوعی بتواند همه چیز را ساده‌تر و کارآمدتر کند، از درمان بیماری‌های مختلف گرفته تا پردازش بیمه‌ی خدمات درمانی.
در این مقاله به تأثیر هوش مصنوعی بر دنیای پزشکی در جهان پس از کووید-۱۹ خواهیم پرداخت.
هوش مصنوعی، ناجی دوران پسا-کرونا
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در دنیای بهداشت و سلامت امروز اهمیت زیادی پیدا کرده است. تشخیص دقیق‌تر بیماری افراد، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای طرح درمان دارویی موثرتر و پیش‌بینی هزینه‌های بالای درمانی از مفیدترین کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌ی بهداشت و سلامت است. با توجه به تاثیر فزاینده‌ی هوش مصنوعی در دنیای مراقبت‌های بهداشتی، در ادامه با برخی از بزرگ‌ترین روندهای هوش مصنوعی در دوران همه‌گیری کووید-۱۹ و دوران پس از آن آشنا می‌شوید.
یادگیری ماشینی به شناسایی بیماران در معرض خطر کمک می‌کند
یادگیری ماشینی تاثیر چشم‌گیری در شناسایی بیماران در معرض خطر و البته بهبود تشخیص و درمان بیماری آن‌ها دارد. در دنیای پزشکی معمولا داده‌های عظیمی تولید می‌شود. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به مراکز پزشکی و بیمه‌های درمانی کمک می‌کند تا اطلاعات کاربردی را از پرونده‌های پزشکی ذخیره‌شده در پایگاه داده‌ها و منابع پراکنده جمع‌آوری کنند. مدل‌های یادگیری ماشینی که برای تجزیه‌وتحلیل تصاویر و اطلاعات طراحی شده‌اند، با استفاده از این اطلاعات به پزشکان در تشخیص زودهنگام بیماری کمک می‌کنند. در نتیجه پزشکان می‌توانند برنامه‌های درمانی پیشگیرانه‌ای برای بیماران ایجاد کنند، به نتایج بهتری در روند درمان برسند، فرآیندهای پیشگیرانه را موثرتر دنبال کنند.
گوشی‌های همراه و گجت‌های هوشمند به یاری کادر درمان و بیماران می‌آیند
اپلیکیشن‌های گوشی همراه و گجت‌های هوشمند می‌توانند یک رویکرد دقیق و مناسب برای مراقبت از بیماران و تسریع بهبودی آن‌ها ایجاد کنند. در حال حاضر، بسیاری از بیماران از ساعت‌های هوشمند برای مشاهده‌ی داده‌های سلامتی خود استفاده می‌کنند. بنابراین انتظار می‌رود گجت‌ها به ابزاری کارآمد برای استفاده از یادگیری ماشینی در مراقبت‌های بهداشتی تبدیل شوند. مدل‌های یادگیری ماشینی در کنار گوشی‌های همراه هوشمند به پرستاران کمک می‌کند تا ناهنجاری‌های مربوط به دارو و مراقبت‌های پزشکی بیمار در خانه را دقیق‌تر بشناسند. این تکنولوژی به‌ویژه برای بیمارانی که روند درمانی خود را به‌درستی طی نمی‌کنند، بسیار کارآمد است. به این ترتیب، پزشک یا پرستار می‌تواند از راه دور روی روند بهبودی آن‌ها نظارت داشته باشند و در این مسیر به آن‌ها کمک کنند.
بیمه‌های درمانی از تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای کاهش هزینه‌ها استفاده می‌کنند
مدل‌های یادگیری ماشینی به سازمان‌های بیمه‌ی درمانی کمک می‌کند تا درخواست‌های نامتعارف بیماران را شناسایی کنند. این فرآیند به آن‌ها کمک می‌کند تا با ارزیابی دقیق و درست این درخواست‌ها، در طولانی‌مدت هزینه‌های بیمه و سرمایه‌های خدمات پزشکی را کاهش دهند. البته آمار نشان می‌دهد که این افراد تنها حدود ۰.۱۶ درصد از کل بیمه‌شدگان هستند، اما در نهایت ۹ درصد از کل هزینه‌های مراقبت‌های پزشکی را به خود اختصاص می‌دهند. با توجه به حجم عظیم پرونده‌های ادعاهای پزشکی، ارائه‌دهندگان بیمه‌ی خدمات درمانی به‌طور فزاینده‌ای به یادگیری ماشینی روی آورده‌اند تا این بیماران را بهتر شناسایی کنند.
گذشته از سازمان‌های بیمه، پرستاران و پزشکان از این مدل‌های یادگیری ماشینی برای تشخیص دقیق‌تر، ارجاع به متخصص و بررسی روند بهبود استفاده می‌کنند. این اقدامات با هدف بهبود سلامت کلی بیمار و جلوگیری از شرایطی که بیمار به مراقبت‌های پزشکی پرهزینه نیاز دارد، انجام می‌شود. کاهش چشم‌گیر هزینه‌های پزشکی و بهبود سلامت بیماران احتمالا در طولانی‌مدت باعث می‌شود بیمه‌گذاران، بیمارستان‌ها و مراکز درمانی از یادگیری ماشین بیشتر استفاده کنند. احتمالا در آینده مدل‌های پیچیده‌تری از هوش مصنوعی که داده‌های سوابق پزشکی را دقیق‌تر و بهتر به کار می‌گیرند، کارایی این رویکرد را افزایش می‌دهند.
هوش مصنوعی در صنعت بهداشت و درمان دموکراتیزه می‌شود
با افزایش استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در مراقبت‌های پزشکی، انتظار می‌رود در بلندمدت تعداد بیشتری از افراد جامعه‌ی پزشکی بتوانند بدون کمک متخصص، مدل‌های یادگیری ماشینی را اجرا کنند. ابزارهای جدیدتر رابط کاربری ساده‌ای دارند و نتایج بررسی داده‌های گردآوری شده را به‌صورت واضح و مشخص ارائه می‌دهند. انتظار می‌رود با استفاده از این رویکرد، پزشکان و پرستاران بتوانند داده‌ها و تاثیر آن‌ها در مراقبت از بیماران را بهتر و درست‌تر درک کنند.
آیا در جهان پس از کووید-۱۹ هوش مصنوعی جایگزین پزشکان و پرستاران می‌شود؟
جای امیدواری‌ست که دنیای پزشکی به‌خوبی متوجه است که یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی قرار نیست جایگزینی برای پزشکان و پرستاران باشد؛ چه در دوران پسا-کرونا و چه حتی در آینده‌ای دورتر. ایده‌ی جایگزینی پزشکان با هوش مصنوعی فعلا در سطح داستان‌های علمی-تخیلی باقی می‌ماند. چیزی که رویکردهای هوشمندسازی نشان داده این است که فعالان و متخصصان حوزه‌ی سلامت می‌توانند با بهره‌گیری از سیستم‌‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی تصمیم‌های قاطعانه‌تر و درست‌تری برای روند تشخیص و درمان بیماری افراد بگیرند و در آینده آمادگی بیشتری برای مبارزه با بیماری‌های همه‌گیر و کشنده داشته باشند.
با سلام و احترام،
مطلب مفیدی راجع به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بود.