نقش هوش مصنوعی در بهداشت و درمان در آینده پررنگتر از همیشه خواهد بود.

از بهبود نتایج بیمار و کاهش بار کاری پزشکان گرفته تا پیشرفت آزمایش‌های بالینی و پیش‌بینی کمبود عرضه، هوش مصنوعی از مراقبت‌های بهداشتی بهتر، هوشمندتر و سریع‌تر پشتیبانی می‌کند.

یکی از صنایعی که هوش مصنوعی در آن کاربرد مثبتی دارد، مراقبت‌های بهداشتی است. جایی که سرعت تغییرات، ارائه‌دهندگان را چاره‌ای جز تقویت هوش با ماشین‌ها برای ارائه نتایج بهتر باقی نگذاشته است. امروزه، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی در یک محیط پربار فعالیت می کنند. هر 26 ثانیه یک مطالعه علمی یا تحقیقاتی جدید منتشر می شود. اگر یک پزشک هر شب، دو مورد از این مقالات را بخواند و حفظ کند، در پایان یک سال، هنوز حدود 1000 سال از شواهد کنونی عقب می ماند. هوش مصنوعی پتانسیل فوق‌العاده‌ای دارد، از جمله توانایی غربال و تجزیه همه آن داده‌ها، جمع‌آوری بینش‌های مهم، ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، بهبود تشخیص و درمان بیماری‌ها، بهینه‌سازی ارائه مراقبت‌ها، ساده‌سازی وظایف و گردش‌های کاری، و موارد دیگر.

4 روش هوش مصنوعی برای تغییر مراقبت‌های بهداشتی

 

امکان مراقبت از بیمار با کیفیت بالاتر

از میان موارد متعدد استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، بزرگترین محرک ها حول توانمندسازی ارائه دهندگان برای ارائه مراقبت های بهتر و مقرون به صرفه تر برای بیماران متمرکز هستند. ابزارهای پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی (CDS) مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به ایجاد توصیه‌های تشخیصی یا درمانی دقیق، مناسب و عملی کمک کنند. یک نتیجه مهم با توجه به درمان بیش از حد/کم‌ درمان مراقبت‌ها می‌تواند تا 30 درصد از هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را شامل شود. CDS همچنین می تواند به کاهش فرسودگی شغلی پزشک، افزایش تجربه پزشک و افزایش بهره وری کمک کند. ابزارهای CDS هشدارهای بی‌درنگ و تجزیه و تحلیل‌های مرتبط را برای کمک به راهنمایی و تأثیرگذاری بر تصمیم‌های پزشک ارائه می‌کنند. این فناوری به یادگیری ماشینی (ML) برای جاسازی هشدارها در سوابق پزشکی الکترونیکی و ادغام آنها در جریان‌های کاری معمول متکی است، بنابراین ارائه‌دهندگان هشدارهایی را برای بیمار مناسب در محل مراقبت دریافت می‌کنند.بر اساس منطق مبتنی بر شواهد و طراحی شده توسط پزشک، هشدارها تنها در صورتی ایجاد می‌شوند که بیمار مشخصات خاصی را داشته باشد و فقط توصیه‌هایی را ارائه دهد که مربوط به بالینی است که اختیار تصمیم‌گیری نهایی را دارد.

 

 

انقلابی در تحقیقات و کشف بالینی

 

هوش مصنوعی در حال بهبود کارآزمایی‌های بالینی است. از تنوع در استخدام و نوآوری در عملیات پشتیبانی می‌کند تا اطمینان حاصل شود که همه جمعیت‌ها سریع‌تر از همیشه به فناوری‌های نوآورانه پزشکی دسترسی عادلانه دارند. داده های دنیای واقعی همراه با ML و پردازش زبان طبیعی (NLP) می تواند به ارائه دهندگان کمک کند تا طراحی، امکان سنجی و اجرا را افزایش دهند. رسیدن به جمعیت های کم نمایندگی؛ فشرده سازی جدول زمانی مطالعه؛ و مدیریت چرخه زندگی را بهبود بخشد.

 

علاوه بر آزمایش‌های بالینی، هوش مصنوعی به پیشبرد شناسایی و مداخله اولیه بیماری کمک می‌کند. داده ها، همراه با NLP، که می تواند بیش از 2 میلیون رکورد را در ساعت بخواند و تفسیر کند، برای کشف جزئیات ظریفی استفاده می شود که می تواند به تشخیص جدی تری اشاره کند، که اغلب در روایت بدون ساختار یا یادداشت های بالینی در نمودارهای بیماران یافت می شود. به راحتی در انبوه استخراج می شود.

 

این جزئیات به شناسایی عوامل خطر و علائم و نشانه‌های بالینی کمک می‌کند که پیش‌بینی‌کننده‌ترین پیشرفت بیماری هستند و سریع‌تر به تشخیص قطعی می‌رسند.

 

ایجاد انعطاف پذیری زنجیره تامین مراقبت های بهداشتی

از نظر تاریخی، بخش مراقبت های بهداشتی توانایی پیش بینی زمان کمبود یک محصول را نداشت. دید طولی در سراسر زنجیره تامین، جایی که ارائه‌دهندگان می‌توانند سیگنال‌های تقاضا، اطلاعات نقطه استفاده و معیارهای انعطاف‌پذیری تامین‌کننده را ببینند، برای مدیریت دقیق پیش‌بینی و پیش‌بینی کمبود عرضه که می‌تواند کیفیت مراقبت از بیمار را به خطر بیندازد، حیاتی است (به همه‌گیری COVID-19 فکر کنید که در آن جا کمبود تجهیزات حفاظت فردی باعث شده پزشکان، پرستاران و سایر کارکنان مراقبت های بهداشتی برای مراقبت از بیماران مجهز نباشند). مدل‌های پیش‌بینی که توسط داده‌های به اشتراک گذاشته شده بین تامین‌کنندگان و ارائه‌دهندگان همراه با ML هدایت می‌شوند، می‌توانند به ارائه این دید طولی بسیار مورد نیاز کمک کنند. تامین‌کنندگان با داشتن این بینش‌ها می‌توانند افزایش تقاضا برای برنامه‌ریزی تولید، مدیریت موجودی و جلوگیری از کمبود در داخل و خارج از یک بیماری همه‌گیر را پیش‌بینی کنند.

 

هنگامی که محصولات خریداری شده در معرض خطر کمبود قرار می گیرند، ارائه دهندگان بی درنگ اعلان  دریافت می کنند. نوآورانه‌ترین سیستم‌های پیش‌بینی می‌توانند کمبود محصول را با دقت بیش از 90 درصد مشخص کنند و به‌طور خودکار محصولات مشابه مورد تأیید بالینی را توصیه کنند، باعث صرفه‌جویی در وقت گرانبهای کارکنان و به حداقل رساندن اختلالات زنجیره تأمین برای تأمین پایدار و تداوم مراقبت از بیمار می‌شود.

 

بهینه سازی نیروی کار بهداشت و درمان

گردش‌های کاری خودکار با قابلیت‌های هوش مصنوعی می‌تواند به گسترش منابع نیروی کار کمیاب، کاهش خستگی و فرسودگی کار، و کارآمدی عملیاتی و هزینه کمک کند. مجوز قبلی (PA) یک گردش کار آماده برای اتوماسیون است. با فرآیند PA امروزی، ارائه‌دهندگان باید مدارک خاصی را به پرداخت‌کنندگان ارائه دهند تا تأیید خدمات مراقبت‌های بهداشتی یا دارویی را قبل از انجام مراقبت دریافت کنند. یک کار زمان‌بر و دستی که ممکن است باعث تأخیر در مراقبت شود و بیماران را در معرض خطر قرار دهد. راه‌حل‌های مبتنی بر ابر و ePA که از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی بهره می‌برند، می‌توانند به ساده‌سازی فرآیند سنگین PA با امکان‌پذیر ساختن تصمیم‌های سریع و کارآمد کمک کنند تا طرح‌های درمانی بتوانند فوراً به جلو حرکت کنند.

 

چالش های هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی

 

از آنجایی که سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی به طور فزاینده‌ای در استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی برای طیف وسیعی از وظایف سرمایه‌گذاری می‌کنند، چالش‌های پیش روی این فناوری باید برطرف شود، زیرا بسیاری از مسائل اخلاقی و مقرراتی وجود دارد که ممکن است در جاهای دیگر اعمال نشود.

 

برخی از مهم‌ترین چالش‌ها شامل حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، ایمنی و دقت بیمار، الگوریتم‌های آموزشی برای تشخیص الگوها در داده‌های پزشکی، ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های فناوری اطلاعات موجود، جلب پذیرش و اعتماد پزشک و اطمینان از انطباق با مقررات است. حفظ حریم خصوصی داده ها از اهمیت ویژه ای برخوردار است زیرا سیستم های هوش مصنوعی مقادیر زیادی از اطلاعات مربوط به سلامت شخصی را جمع آوری می کنند که در صورت عدم مدیریت صحیح ممکن است مورد سوء استفاده قرار گیرند. علاوه بر این، اقدامات امنیتی مناسب باید به منظور محافظت از داده های حساس بیمار در برابر سوء استفاده برای اهداف مخرب اعمال شود.

 

هنگام استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، ایمنی و دقت بیمار نیز نگرانی های مهمی است. سیستم‌های هوش مصنوعی باید برای تشخیص الگوها در داده‌های پزشکی، درک روابط بین تشخیص‌ها و درمان‌های مختلف، و ارائه توصیه‌های دقیقی که برای هر بیمار اختصاصی است، آموزش ببینند. علاوه بر این، ادغام هوش مصنوعی با سیستم‌های فناوری اطلاعات موجود می‌تواند پیچیدگی بیشتری را برای ارائه‌دهندگان پزشکی ایجاد کند، زیرا به درک عمیقی از نحوه عملکرد فناوری موجود برای اطمینان از عملکرد یکپارچه نیاز دارد.

 

در نهایت، به دست آوردن پذیرش و اعتماد از سوی ارائه دهندگان پزشکی برای پذیرش موفقیت آمیز هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی بسیار مهم است. پزشکان باید مطمئن باشند که سیستم هوش مصنوعی توصیه های قابل اعتمادی را ارائه می دهد و آنها را گمراه نمی کند. این بدان معنی است که شفافیت ضروری است. پزشکان باید بینشی در مورد نحوه تصمیم گیری سیستم هوش مصنوعی داشته باشند تا مطمئن شوند که از تحقیقات پزشکی معتبر و به روز استفاده می کند. علاوه بر این، رعایت مقررات فدرال برای اطمینان از اینکه سیستم های هوش مصنوعی به صورت اخلاقی استفاده می شوند و ایمنی بیمار را به خطر نمی اندازند، ضروری است.

نتیجه گیری

واضح است که استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی پتانسیل و نویدی بسیار زیادی برای همه ما دارد، که آغازگر عصر جدیدی پر از پیشرفت‌های تشخیصی و درمانی، اکتشافات درمانی و تحقیقات بالینی، انعطاف‌پذیری زنجیره تامین و مجموعه‌ای از کارایی‌های عملیاتی و اداری است.

بیشتر بخوانید:

هوش مصنوعی در حمل و نقل

هوش مصنوعی در امنیت داده

هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک

هوش مصنوعی در زندگی روزمره

لینکهای مفید:

گروه خودروسازی سایپا