استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی چه کاربردی دارد؟

استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی

در سال های اخیر استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی بسیار رونق گرفته است، اما بیایید در ابتدا راجب هوش مصنوعی صحبت کنیم. هوش مصنوعی یا Artificial intelligence به این معنی است که برنامه های کامپیوتری چیزی را یاد می گیرند. یادگیری ماشینی، شاخه ای از هوش مصنوعی، نرم افزار کامپیوتری است. برای انجام این کار، انسان ها داده های زیادی را در مورد یک موضوع به ماشین نشان می دهند. به عنوان مثال تصاویری از سلول ها و قوانین اساسی را بیان می کند. سلول سالم چیست، چه چیزی بیمار است؟ چه چیزی مطلوب است، چه چیزی نامطلوب؟ پس از یک آموزش کوتاه، دستگاه می تواند سلول ها را به تنهایی طبقه بندی کند.

هوش مصنوعی برای کشف داروهای پزشکی سریع و هدفمند:

شرکت‌های داروسازی مبتنی بر تحقیقات، کتابخانه‌هایی با میلیون‌ها ماده فعال بالقوه دارند که هنگام تولید داروی جدید آن‌ها را بررسی می‌کنند. استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی جستجو را به شدت تسریع می کند.

هنگامی که فایزر درمانی برای COVID-19 SARS-CoV-2 پیدا کرد، یادگیری ماشینی بر اساس میلیون ها نقطه داده پیش بینی کرد که کدام مولکول ها برای بلع خوراکی بهترین هستند. هدف، ایجاد دارویی بود که بیماران بتوانند به راحتی و مستقل به جای تزریقی که باید در بیمارستان تجویز شود، مصرف کنند. تنها چهار ماه پس از شروع برنامه تحقیقاتی، ماده فعال برای اولین بار تولید شد.

یکی از مهم‌ترین کتابخانه‌های مواد فایزر با 4.5 میلیارد ماده فعال بالقوه، اکنون به لطف رایانه‌های قدرتمند در عرض 48 ساعت قابل جستجو است.

 

 

استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی برای ایجاد درمان های جدید:

همانطور که قبلاً در بالا توضیح داده شد، یک دارو همیشه هدف مداخله ای خاصی را در بدن ایجاد می کند. معمولاً یک پروتئین نقطه حمله داروها است. فایزر با یک شریک فنی برای درک بیولوژی آرتریت روماتوئید با استفاده از یک مدل محاسباتی کار می کند. برای انجام این کار، تمام داده هایی که در حال حاضر در مورد این بیماری در دسترس است به یک مدل بیماری منتقل می شود. داده ها عبارتند از داده های ژنتیکی، داده های پروتئینی، داده های بیمار از مطالعات بالینی و بسیاری موارد دیگر. با این مدل، دانشمندان می‌خواهند زیست‌شناسی پشت این بیماری را با جزئیات درک کنند تا نقاط هدف احتمالی جدیدی را برای درمان‌ها شناسایی کنند.

از سوی دیگر، آن ها می خواهند پیش بینی کنند که کدام بیماران به کدام درمان پاسخ بهتری خواهند داد. این امر می تواند روزی به این معنا باشد که یک ماده فعال جدید بالقوه روی این مدل محاسباتی قبل از اینکه برای افراد در آزمایشات بالینی تجویز شود، آزمایش می شود.

 

 

هوش مصنوعی در گزارش تصویربرداری پزشکی:

تشخیص تصویر تاکنون به عنوان نقطه قوت واقعی استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی در نظر گرفته شده است. الگوریتم ها با ده ها یا صدها هزار تصویر آموزش داده می شوند تا علائم خاصی از بیماری را تشخیص دهند.

در حال حاضر از هوش مصنوعی در چشم پزشکی، پوست، آندوسکوپی، پزشکی سرطان، آسیب شناسی و رادیولوژی استفاده می شود. به عنوان مثال، الگوریتم ها سرطان ریه یا سکته مغزی را با استفاده از سی تی اسکن تشخیص می دهند. آن ها با استفاده از نوار قلب و اسکن MRI قلب، شاخص هایی از خطر مرگ ناگهانی قلبی یا سایر بیماری های قلبی را ارائه می دهند. در مورد سرطان سینه، آن ها پیش‌بینی می‌کنند که احتمال واکنش بیماران به شیمی‌درمانی چیست.

 

 

هوش مصنوعی در انتخاب درمان های پزشکی:

همانطور که درک ما از علل مولکولی بیماری ها بیشتر می شود، امکانات درمانی پزشکی نیز افزایش می یابد. بنابراین، پزشکان هنگام انتخاب بهترین درمان برای هر فرد باید به اطلاعات زیادی توجه کنند.

این امر به ویژه در زمینه پزشکی سرطان، جایی که درک مولکولی انواع سرطان در حال حاضر به خوبی پیشرفت کرده است، واضح است. در حال حاضر دوازده جهش محرک مختلف در سرطان ریه شناخته شده است که می تواند به طور خاص با درمان های مختلف درمان شود.

همچنین تلاش‌هایی برای دستیابی به پاسخ درمانی بهتر از طریق درمان‌های ترکیبی یعنی استفاده همزمان از گزینه‌های مختلف درمانی انجام می‌شود.

با مستندسازی دیجیتالی فرآیندهای درمانی و نتایج گروه‌های بیمار، ترکیب و ارزیابی آن ها با استفاده از هوش های مصنوعی، می‌توان دید که کدام درمان‌ها و چگونه برای کدام نقطه شروع مولکولی مؤثر بوده‌اند.

هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده:

نشانگرهای ژنتیکی برای بیماری های ارثی را می توان از قبل در جنین شناسایی کرد. این که آیا روزی فرد به چاقی پاتولوژیک مبتلا خواهد شد یا خیر را می توان از داده های سلامتی کودکان دو ساله تعیین کرد. استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی همچنین شروع زوال عقل را با دقت 82 تا 90 درصد تشخیص می دهد.

 

 

مزایا:

زمینه های کاربرد هوش مصنوعی به ویژه در پزشکی گسترده است. با کمک این تکنولوژی می توان مراقبت از بیمار را به میزان قابل توجهی کارآمدتر کرد و کادر پزشکی را از زیر بار آن برداشت. این امر، در میان چیزهای دیگر، از طریق دستگاه‌های پزشکی خودکار و کنترل‌های سیستم به دست می‌آید.

همچنین می تواند در تجزیه و تحلیل و ارزیابی حجم زیادی از داده ها کمک کند. در اینجا اغلب برتر از انسان است.

هوش مصنوعی روش‌های درمانی جدیدی از جمله اپلیکیشن‌هایی برای تشخیص زودهنگام بیماری‌ها ایجاد می‌کند.

علیرغم هزینه های بالای تحقیق و توسعه، هوش های مصنوعی همچنان با کاهش بار کاری کارکنان، مراقبت های پزشکی مقرون به صرفه را در آینده تضمین می کند.

معایب:

موضوع استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی بسیار پیچیده است و دائماً سؤالات جدیدی را مطرح می کند. علاوه بر مزایای فراوان این تکنولوژی در پزشکی، استفاده از آن خطرات خاصی را نیز به دنبال دارد. بزرگترین نگرانی احتمالاً این است که داده ها و تشخیص ها ممکن است نادرست یا حتی اشتباه باشند. بنابراین کارشناسان بارها تاکید می‌کنند که نباید به سیستم‌های یادگیری ماشینی اعتماد کورکورانه داشته باشیم و مرجع تصمیم‌گیری باید همیشه پزشک معالج باشد.

با این حال، استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی سوالات اخلاقی را نیز مطرح می کند. منتقدان پتانسیل عدم تقارن قدرت جدید را می بینند که در آن سیستم های هوش مصنوعی می توانند در نقطه ای از انسان ها برتر باشند.

 

 

حوزه های کاربردی فعلی:

تا به امروز، تشخیص نهایی یک بیماری تنها توسط متخصصان آموزش دیده انجام شده است. با این حال، تقاضا به طور کلی بیشتر از عرضه است. تشخیص با استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی سریع و کم هزینه است و همان نتیجه تشخیص پزشک را ارائه می دهد. سیستم‌های استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی همچنین می‌توانند به ارزیابی تصاویر ضبط ‌شده کمک کنند.

این تکنولوژی نیز یک ابزار محبوب در توسعه داروها است. از طریق رویکرد کارآمدتر به فرآیندهای تحلیلی می توان زمان زیادی را صرفه جویی کرد.

درمان های شخصی می تواند نجات دهنده باشد. طراحی یک برنامه درمانی مناسب برای یک بیمار نیازمند حجم زیادی از کار آماری است.

علاوه بر این در حال حاضر به کمک این تکنولوژی به ویرایش ژن کمک کرد. CRISPR به عنوان یک سیستم جدید ویرایش ژنوم در سرفصل ها نامی برای خود دست و پا کرده است. به منظور ویرایش DNA به صورت دلخواه، انتخاب صحیح RNA های به اصطلاح راهنما بسیار مهم است.

 

 

هوش مصنوعی در آینده:

وقتی صحبت از تکنیک های هوش مصنوعی در پزشکی به میان می آید، ما هنوز در ابتدای راه هستیم. این تکنیک ها برای پزشکی کارآمد در آینده بسیار مهم هستند. تاکنون، سیستم های هوش مصنوعی تنها به میزان محدودی مورد استفاده قرار گرفته اند.

 

در صورت هرگونه سوال و یا ابهام پیرامون نحوه استفاده از ارتودنسی می توانید هم اکنون با همکاران و دوستان ما از وب سایت خانم دکتر پروین خرازی، در ارتباط باشید.

همچنین برای کسب اطلاعات بیشتر و مشاوره به مطب دکتر پروین خرازی مراجعه کنید