کاربرد هوش مصنوعی در علم پزشکی چیست؟ + ۱۰ کاربرد

کاربرد هوش مصنوعی در علم پزشکی

هوش مصنوعی چیست؟

تا به اکنون تعریف دقیقی که اکثر دانشمندان بر روی آن اتفاق نظر داشته باشند در موضوع هوش مصنوعی ارائه نشده ولی اغلب تعریف‌ها را می‌توان به شکل زیر دسته بندی کرد.
مانند انسان فکر می‌کند
منطقی فکر می‌کند
مانند انسان عمل می‌کند
منطقی عمل می‌کند
در تعربف اول و دوم مربوط به فرآیندهای تفکر و استدلال است، در حالی که دو تعریف دیگر با رفتارانسانی سر و کار دارند.

تعریف ساده‌ای از هوش مصنوعی

هوش مصنوعی یا AI که مخفف کلمه Artificial Intelligence می باشد زیر شاخه‌ای از علوم رایانه است که  تولید و راه اندازی ماشین‌های هوشمندی هدف و مقصود اصلی آن است که توانایی انجام وظایف و اموراتی که نیازمند به هوش انسانی است را دارد. هوش مصنوعی در حقیقت نوعی شبیه سازی هوش انسانی برای رایانه است و هدف از هوش مصنوعی در حقیقت ماشینی است که به نحوی برنامه نویسی شده است که بتواند شبیه انسان فکر کند و قادر به تقلید از رفتار انسان باشد. این تعریف می‌تواند به تمامی ماشین‌هایی گفته شود،که به نحوی شبیه و مانند ذهن انسان عمل می‌کنند و می‌توانند وظایفی مانند حل مسئله و یادگیری داشته باشند.

زبان پایتون برای برنامه نویسی هوش مصنوعی

زبان برنامه نویسی پایتون یک «همه منظوره» (General-Purpose) به حساب می آید که کاربردهای بسیار گوناگونی دارد. از زبان پایتون در توسعه و برنامه نویسی وب، شبکه‌های رایانه ای (Computer Network)، علم داده، هوش مصنوعی و سایر موارد از این قبیل استفاده می‌شود. یادگیری زبان پایتون به دلیل سادگی و خوانایی بالا و همچنین با وجود کتابخانه های بسیار فراوانی که دارد به میزان زیادی آسان است. این ویژگی خاص پایتون موجب شده است که این زبان به عنوان یک گزینه بسیار عالی برای مهندسان در سطوح مخلتف آماتور تا پیشرفته در نظر گرفته شود و نیازی به داشتن سابقه و تجربه چندانی در زمینه برنامه نویسی برای کار در حوزه هوش مصنوعی وجود نداشته باشد.

پایتون به دلیل اینکه  یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه نویسی هوش مصنوعی به حساب می‌آید، کتابخانه‌های گوناگون بسیارزیادی را داراست که می‌توان با استفاده از آن‌ها پردازش‌های توسعه هوش مصنوعی را انجام داد.

برای یادگیری زبان پایتون می‌توانید از همین حالا شروع کنید.

کاربرد های هوش مصنوعی در حوزه سلامت

روش‌های بسیار زیادی وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند  در عملکرد پزشکی تاثیر مثبتی داشته باشد، از راه افزایش سرعت تحقیقات یا کمک به پزشکان برای رسیدن به تصمیم‌گیری بهتر.
در مقاله به بیان چند نمونه از شیوه استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی می پردازیم :

انجام عمل جراحی به کمک ربات‌ها

در سال‌های کنونی استفاده از ربات‌ها در جراحی محبوبیت زیادی پیدا کرده است. این ربات‌ها به پزشکان کمک می‌کنند که روش‌های درمانی پیچیده را با دقت، انعطاف‌پذیری و کنترلی انجام بدهند که فراتر از توانایی‌های انسانی باشد.

به عنوان مثال عمل‌های رباتیک به جراحان امکان استفاده از ابزارهای کوچک‌تر برای برش‌های دقیق‌تر و حساس تر را می‌دهد؛ زیرا هوش مصنوعی در پزشکی با ترکیب سوابق پزشکی بیمار با داده‌ها و اطلاعات زمان حال و همین‌طور استفاده از داده‌هایی که  از عمل‌های مشابه قبلی موجود می یاشد فرآیند عمل جراحی را مؤثرتر و قابل پیش‌بینی‌تر می‌کند.

این ربات‌ها به بازوهای مکانیکی، دوربین و ابزار جراحی مجهز هستند که سبب افزایش مهارت، تجربه و دانش پزشکان برای انجام روش نوینی از جراحی می‌شوند. جراحان به‌وسیله‌ی یک رایانه  این بازوهای مکانیکی را کنترل می‌کنند و این ربات، تصویری ۳ بعدی از محل دقیق جراحی، همراه با بزرگنمایی نشان می دهد.در گذشته این کار امکان‌پذیر نبود و جراحان فقط متکی بر قدرت چشمشان بودند.

در جراحی‌هایی که به کمک ربات‌ها انجام می‌شوند پس از جراحی، بیماران درد کمتری حس کرده و هم‌چنین روند بهبودی بیمار نیز کاهش پیدا می‌کند.
یک شرکت مشاور تکنولوژی به نام Accenture تخمین می‌زند که عمل‌های جراحی صورت گرفته با هوش مصنوعی می‌تواند سبب صرفه‌جویی ۴۰ میلیارد دلاری در صنعت پزشکی آمریکا تا سال ۲۰۲۶ شود.

لازم به ذکر است که این ربات‌های جراح تا به امروز موفق به انجام جراحی بدون کمک انسان نشدند. اما در آینده‌ای نزدیک شاهد حضور این ربات‌ها با هوش مصنوعی و تکنولوژی یادگیری ماشینی، به‌تنهایی در اتاق‌های جراحی خواهیم بود که جراحی‌های موفقی انجام می‌دهند. تا رسیدن به این مرحله این ربات‌ها در کنار پزشکان فعالیت کرده و برآیندهای خوبی رو به عنوان دستیار رقم می‌زنند.

ربات پرستار

پزشکان با کمک این ربات‌ها می‌توانند با بیماران خود از راه دور در ارتباط باشند، عدم حضور پزشکان در بیمارستان هرگز حس نمی‌شود.

همچنین این ربات‌ها که ظاهری شبیه به پاندا دارند می‌توانند در جابجایی بیماران کمک ویژه ای کنند این ربات ها قادر به جابه جایی و حمل یک فرد ۶۰ کیلیویی همراه خود می باشند و نیز می توانند به غذای بیماران رسیدگی کنند و علائم حیاتی بیمار از قبیل میزان دمای بدن، ضربان قلب و میزان اکسیژن را کنترل کرده و نتیجه را به صورت پیام به پزشک بفرستند.

ربات‌های پرستار با پشتیبانی از ۸ الی ۱۰ بیمار و همچنین با انجام وظایف ۳ یا ۴ پرستار بیشترین کمک و یاری را در  دوران کرونا به پزشکان کردند، این ربات ها با بیماران بجای خود پرستار یا پزشک  در ارتباط بودند و مانع مبتلا شدن پزشکان یا پرستاران به کرونا شده‌اند.

هوش مصنوعی در تشخیص بیماری

هوش مصنوعی، برخلاف انسان ها هرگز احتیاجی به خواب ندارد. از مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توان برای چک کردن علائم حیاتی بیمارانی که تحت مراقبت‌های ویژه دریافت می باشند استفاده کرد بدین صورت که  در زمات افزایش عوامل خطر خاص به پزشکان هشدار می‌دهند.

با وجود اینکه دستگاه‌های پزشکی مانند مانیتورهای قلب می‌توانند علائم حیاتی را کنترل کنند، هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از داده‌هایی که ازن آن دستگاه‌ جمع‌آوری می کند به دنبال شرایط پیچیده‌تری مانند سپسیس (عفونت خون) باشد.
هوش ماشینی در تفکیک و جدا کردن داده‌ها به نحو فوق‌العاده ای عمل می‌کنه؛ به‌ویژه هنگامی که داده‌هایی با حجم زیاد درباره‌ی موضوعی خاص و یژه، در اختیارش قرار بگیرد. این ویژگی بسیار مفید و امیدوارکننده برای تشخیص بیماری‌ها است.

نتایج تصویربرداری پزشکی (رادیولوژی)، سابقه پزشکی بیمار، ژنتیک و… می‌توانند با هم ترکیب شوند تا در تشخیص بیماری نتایج بهتری به دست بیاید. هم‌چنین ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند روش‌های درمانی ویژه ای را به پزشکان پیشنهاد کنند که این توانایی به‌صورت عملی هم مورد استفاده قرار گرفته است. نمونه ای از این توانایی مربوط به تشخیص سرطان پوست هست.
ژنومیک زیرشاخه‌ای از بیولوژی مولکولیه که با ساختار، تکامل، عملکرد و نقشه‌ی ژن‌ها در ارتباط می باشد . این علم با استفاده از تحلیل و بررسی اطلاعات به دست آمده از DNA افراد، اقدام به تشخیص بیماری می‌کند.

زمانی که این علم با هوش ماشینی تلفیق شود، می‌تواند به تشخیص سرطان و بیماری‌های قلبی و عروقی رو در مراحل اولیه کمک فراوانی کند. علاوه بر این می‌تواند مشکلات پزشکی که یک فرد ممکنه در آینده با اون مواجه شود، از روی ژن‌های اون فرد مشخص کند.

افزون بر این محققان به کمک الگوریتم یادگیری عمیق، امکان پیش‌بینی ناراحتی‌های قلبی رو آزمایش کردن و در این آزمایش به این نتیجه مهم رسیدن که یادگیری ماشینی بهتر از انسان می‌تواند آناتومی قلب رو برحسب امواج فراصوت طبقه‌بندی کند. شایان به ذکر است که این تکنولوژی در موارد اورژانسیِ مربوط به حمله‌ی قلبی، در اروپا مورد استفاده قرار گرفته است.
کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی در تشخیص عفونت‌های قلبیِ تهدیدکننده، قابل ستایش هست. تشخیص عفونت‌های قلبی کار بسیارمشکلی هست ولی اغلب اون‌ها رو می‌شود با تجویز و مصرف آنتی‌بیوتیک به مدت حدوداً یک هفته معالجه کرد.

هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

هوش مصنوعی در حال حاضر نقش سرآمدی در تصویربرداری پزشکی ایفا می‌کند. تحقیقات نشان داده است که هوش مصنوعی با استفاده از شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌تواند به اندازه ی یک رادیولوژیست‌انسانی در تشخیص علائم سرطان سینه و نیز سایر شرایط مؤثر باشد. افزون بر کمک به پزشکان در تشخیص علائم اولیه بیماری، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند با شناسایی بخش‌های حیاتی و مهم از تاریخچه سوابق بیمار و ارائه تصاویر مربوط به آنها، تعداد زیادی از تصاویر پزشکی را که پزشکان باید پیگیری کنند، را فراهم کند.

برای تشخیص عفونت‌های قلبی، عمل جراحی نیاز هست که به آن قلب‌نگاری فرامری گفته می‌شود و در نوع خودش بسیار تهاجمی به حساب می آید. این عمل بالغ بر ۲۰۰۰ دلار هزینه به دنبال داره علاوه بر آن تجهیزاتی را می خواهد که که بسیاری از بیمارستان‌ها فاقد اون هستند. در اینجا هست که نرم‌افزار تشخیص عفونت‌های قلبی به کمک ما می‌آید و در زمان کم‌تر از ۴ ثانیه با دریافت یک سری علائم حیاتی، یک پیش‌بینی محاسبه‌ای رو با دقت ۹۹/۹۹ درصد انجام می‌دهد که منجر به تشخیص عفونت می‌شود.

درمان شخصی سازی شده

پشتیبانی از پزشکی دقیق با کمک هوش مصنوعی مجازی ساده تر می باشد. از آنجایی که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند اولویت‌ها را فراگیرند و در خود ذخیره کنند، هوش مصنوعی این گنجایش را دارد که توصیه‌های بدون درنگ شخصی سازی شده را در تمام ساعات شبانه‌روز به بیماران ارائه دهد. به جای اینکه هر بار اطلاعات را برای یک فرد جدیدتکرارکنید،یک سیستم مراقبت‌های بهداشتی

می‌تواند به بیماران دسترسی شبانه روزی به یک دستیار مجازی مجهز به هوش مصنوعی را ارائه دهد که قادر به پاسخ سؤالات بر اساس تاریخچه پزشکی، ترجیحات و نیازهای شخصی بیمار است.

کارایی کارآزمایی بالینی

مدت زمان بسیار زیادی در حین آزمایش‌های بالینی صرف اختصاص کدهای پزشکی به نتایج بیمار و به‌روزرسانی مجموعه داده‌هاو اطلاعات مربوطه می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با ارائه جستجوی هوشمندانه و سریع تر،کدهای پزشکی باعث افزایش سرعت این فرآیندمی شود.

رشد سریع در حوزه دارویی
کشف و پیدا کردن فرمول یک دارو اغلب یکی از طولانی‌ترین و پرهزینه‌ترین بخش‌های توسعه دارو است. هوش مصنوعی به دو صورت می‌تواند به کاهش هزینه‌های توسعه داروهای جدید کمک کند:

ایجاد طرح‌های دارویی و یافتن ترکیب‌های دارویی بهتر. بااستفاده از هوش مصنوعی می توان ، بر بسیاری از مسائل و چالش های کلان داده که صنعت علوم زیستی با آن روبرو است غلبه کرد.
دارو، عنصری موثر در زندگی و تداوم حیات بشره. اگرچه قدمت و دیرینه دارو و داروسازی به هزاران سال پیش برمی‌گردد، بااین‌حال علم و تکنولوژی‌های مربوط به آن، همواره شاهد پیشرفت‌های زیادی بوده است. خوبست بدانید که از هر ۱۰ دارویی که فرایند تهیه‌ی فرمولاسیونش انجام می‌شود، ۹ دارو در زمان انجام تست‌ و آزمایشات و کسب مجوز با شکست مواجه می‌شود. این موضوع سبب شده هزینه‌های هنگفتی به شرکت‌های داروسازی تحمیل شود. این هزینه‌ها تقریبا ۱٫۳ میلیارد دلار برای هر دارو ارزیابی شده است.

استفاده از فناوری‌های مبتنی بر تحلیل کلان داده و هوش مصنوعی، می‌تواند سبب بهبود چشم‌گیری درزمینه‌ی داروسازی شود؛ زیرا باعث افزایش دقت در وهله ی تهیه‌ی فرمولاسیون و کاهش هزینه و زمان در کل روند دارو پژوهی و داروسازی می‌شود.
لازم به ذکر است  که بالغ‌بر ۳۰ شرکت داروسازی در جهان، روی استفاده از هوش ماشینی و کلان داده، به‌منظور ساختن داروهای جدید تمرکز کردند.

مزایای هوش مصنوعی در پزشکی

۱– مراقبت آگاهانه از بیمار

تلفیق هوش مصنوعی پزشکی در گردش کار پزشکان می‌تواند زمینه ارزشمندی را در زمانی که پزشکان در حال تصمیم‌گیری در مورد مراقبت از بیمار هستند فراهم کند. یک الگوریتم یادگیری ماشینی

حرفه ای می‌تواند با ارائه نتایج یک جستجوی ارزشمند به پزشکان با بینش‌های مبتنی بر شواهد در مورد درمان‌ها و روش‌ها درزمانی که بیمار هنوز در اتاق دز کنار آنها است، به تقلیل زمان تحقیق کمک کند.

۲– کاهش خطا

اسناد و شواهد گویای این است که  هوش مصنوعی می‌تواند در روند بهبود ایمنی بیمار کمک کند. یک تحلیل و بررسی ساختار یافته،از ۵۳ مطالعه بررسی‌شده که تأثیر هوش مصنوعی بر ایمنی بیمار را بررسی می‌کرد، نشان داد که ابزارهای پشتیبانی تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به بهبود تشخیص و مدیریت داروی بیمار کمک کنند.

۳– کاهش هزینه‌های مراقبت

راه‌های بسیار زیادی وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌ها را در سراسر صنعت مراقبت‌های بهداشتی کاهش دهد. برخی از نوید بخش ترین فرصت‌ها عبارت‌اند از:
کاهش خطاهای دارویی، کمک‌های بهداشتی مجازی و حمایت از جریان کار اداری و بالینی کارآمدتر.

۴– افزایش تعامل پزشک و بیمار

بسیاری از بیماران خارج از ساعات کاری معمولی در جست‌وجوی جواب سؤالات خود هستند هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه پشتیبانی شبانه‌روزی از طریق ربات‌های چت کمک کند که می‌توانند به سؤالات اساسی پاسخ دهند و در مواقعی که دفتر پزشک آنها بازنیست، منابعی را در اختیار بیماران قرار دهد. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند به‌طور بالقوه برای تریاژ (الویت بندی بالینی) سوالات و پرچم‌گذاری اطلاعات برای بررسی بیشتر مورداستفاده قرار گیرد، که می‌تواند به ارائه‌دهندگان سلامت در مورد تغییرات سلامتی که نیاز به توجه بیشتری دارند هشدار دهد.

۵– ارائه ارتباط متنی

یکی از مزیت‌های اصلی یادگیری عمیق این است که الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند از زمینه قبلی بیمار برای تمایز بین انواع مختلف اطلاعات استفاده کنند. برای مثال، اگر یک یادداشت بالینی شامل فهرستی از داروهای فعلی بیمار به همراه داروی جدیدی باشد که پزشک آن‌ها توصیه می‌کند، یک الگوریتم هوش مصنوعی آموزش‌دیده می‌تواند از پردازش زبان طبیعی برای شناسایی داروهایی که در تاریخچه پزشکی بیمار تعلق دارند استفاده کند.

آیا هوش مصنوعی به‌طور کامل جانشین پزشکان خواهد شد؟

پاسخ دکتر اریک توپول به این سؤال منفی است. او نظرش را در کتاب “deep medicine” با مقایسه تکنولوژی‌های به‌کاررفته در ماشین‌های خودران با استفاده‌های هوش مصنوعی در پزشکی بدین شکل بیان می‌کند: مهندسان مشغول در حوزه خودروهای خودران ۵ سلسله‌مراتب از خودران کردن خودروها را ایجاد کرده‌اند:

سطح ۱: کامپیوتر و انسان در کنار هم خودرو را کنترل می‌کنند مثال این حالت دستیار پارک و ترمز اضطراری است.

سطح ۲: کامپیوتر عملاً کنترل خودرو را در دست دارد اما در شرایط پیچیده‌تر و بحرانی وظیفه هدایت خودرو توسط انسان انجام می‌شود.

سطح ۳: در این حالت کامپیوتر خودرو را کنترل می‌کند و توانایی مدیریت شرایط پیچیده را نیز دارد و انسان تنها نقش پشتیبانی دارد.

سطح ۴: در این حالت خودرو در اکثر شرایط نیازی به پشتیبانی انسان ندارد و کنترل خودرو در اختیار کامپیوتر است.

سطح ۵: نقش انسان به طور کامل حذف شده و تحت هیچ شرایطی نیازی به مداخله انسان نیست و فرمان می‌تواند حذف شود.

از نظر دکتر توپول رسیدن به مرحله ۴ در حوزه‌ی پزشکی بر خلاف خودروهای خودران دور از ذهن به نظر می‌رسد چرا که اگر چه هوش مصنوعی می‌تواند روندهایی مشخص مثل تشخیص یک ضایعه پوستی یا تشخیص یک بیماری از طریق الگوریتم‌های مشخص را بهتر از انسان انجام دهد اما در حوزه‌ی پزشکی به صورت کلی لزوم نظارت انسان غیر قابل حذف است. در حوزه‌ی پزشکی پیشرفت‌هایی مشابه سطح ۳ و سطح ۲ در مثال بالا بسیار کمک کننده خواهند بود مثل تشخیص بیماری و ارائه راهکارهای درمان در موارد مشخص.

تکنولوژی‌های هوش مصنوعی از زمانی که وارد حوزه‌ها و صنایع دیگه شدن، جایگاه، نقش و کارکرد نیروی انسانی رو متأثر کردن. برای مثال در حوزه‌ی بانکداری افرادی که تسهیلات و وام‌ها رو ارزیابی، تعیین و اعطا می‌کردن، نقششون کاملاً تغییر کرده و دیگه نقششون تحلیل‌گری نیست بلکه فقط اطلاع‌رسانی انجام میدن.

حالا این سؤال مطرح می‌شود که با وجود تحولاتی که هوش ماشینی در صنعت پزشکی ایجاد کرده است، آیا ممکن هست که جایگزین پزشکان شود؟
در پاسخ به این سؤال باید بگویم خیر؛ چون
یک ربات هرچقدر هم که عملکرد بالاتری نسبت به پزشک داشته باشد، نمی‌تواند اعتماد بیماران رو به اندازه‌ی پزشک به خودش معطوف کند و بیماران ترجیح می‌دهند که توسط پزشک مداوا بشوند و ربات، دستیار پزشک باشد نه جایگزینش.

یک ربات همیشه همه‌ی کارهای انسانی رو بهتر از انسان انجام نمی‌دهد و با وجود پیشرفت‌های وسیع AI، هنوز هم برخی کارها رو انسان سریع‌تر، مطمئن‌تر و مقرون به‌صرفه‌تر انجام می‌دهد. با این فرض که هوش مصنوعی بتواند تمامی فعالیت‌های انسانی رو پوشش بدهد، فاصله‌ی زیادی داریم.

یک ربات نمی‌تونه جایگزینی برای همدردی و محبت انسانی باشد. شاید در آینده‌ی دور یا نزدیک، ربات‌هایی ساخته بشنوند که بتوانند عواطف رو هم شبیه‌سازی کنند ولی باز نمی‌توانند جایگزین باشند؛ چراکه از درک احساسات و عواطف عاجزند.