در زمینه تصویربرداری عمومی و بینایی رایانه‌ای، یادگیری عمیق ابزار پیشرو یادگیری ماشین است. یادگیری عمیق به تکنیک‌هایی گفته میشود که مبتنی بر پیشرفت در شبکه‌های عصبی مصنوعی است و در آنها چندین لایه شبکه به منظور افزایش سطح مفهوم و عملکرد اضافه میشود. آنها از مجموعه‌ای از نورون‌های به هم پیوسته استفاده می‌کنند، که پیش از انتقال کمیت و ارزش به نورون بعدی در توالی، داده‌ها را جمع‌آوری، جمع‌بندی یا تبدیل میکند. این فرایند در یک لایه خروجی به اوج می‌رسد، و می‌توان برای پیش‌بینی‌های بعدی از آن استفاده کرد. شبکه‌های طبقه‌بندی تصویر پیشرفته اغلب در مجموعه داده‌های حاوی میلیون‌ها تصویر ارائه، و توسط چندین سرور رایانه‌ای مشخص و به مدت چند هفته به‌طور مداوم کار میکند.
روز به روز بر تعداد فناوری‌های هوش مصنوعی که مطالعات و آزمایش‌های بالینی، آنها را تأیید می‌کنند، افزوده میشود. این فناوری‌ها همانند همه داروها باید از طریق مطالعات، مطالعات بررسی شده و آزمایش‌های بالینی تأیید شوند. به عنوان مثال گروه TRIP PsyAssist اخیرا در مطالعات خود VR را به عنوان ابزاری برای پیش درمانی بیماران تحت درمان کتامین معرفی کرد. VR فضایی آرامشبخش را برای بیماران ایجاد می کند و برای او امکان مراقبه و مدیتیشن را فراهم میکند که باعث میشود فرد از لحاظ روانی آرام شود و دارو تاثیر بیشتری بگذارد. با اجتناب از درمان‌های نامربوط یا مداخلاتی که ممکن است برای یک فرد خاص آموزنده نباشند، درمان‌های شخصی سازی شده می‌توانند منجر به استفاده کارآمدتر از منابع مراقبت‌های بهداشتی شوند.
هوش مصنوعی این ظرفیت را دارد که نحوه رویکرد ما به مراقبت‌های بهداشتی را متحول کند، از بهبود تشخیص و درمان گرفته تا افزایش تحقیقات و تحلیل‌های پزشکی. با کمک هوش مصنوعی، پزشکان و ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند مراقبت‌ها و درمان‌هایی دقیق‌تر و کارآمدتر را به بیماران ارائه دهند و مراقبت‌های بهداشتی را در دسترس‌تر و مقرون به صرفه‌تر کنند. همانطور که بررسی کردیم، ادغام هوش مصنوعی و فناوری دیجیتال در مراقبت های بهداشتی، نویدبخش دوران جدیدی است. با افزایش دقت تشخیصی، بهبود کارایی عملیاتی و سرمایه گذاری در یک تجربه جامع برای بیمار، ما قدم به دنیایی می گذاریم که در آن مراقبت های بهداشتی پیش بینی کننده، پیشگیرانه و دقیق تر است.
هوش مصنوعی قادر است با تسریع شناسایی و توسعه ترکیبات درمانی جدید راه حلی متحول کننده ای برای درمان بسیار از بیماری ها ارائه دهد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می توانند پایگاه وسیع از ساختارهای شیمیایی، نتایج کارآزمایی های بالینی و داده های بیولوژیکی را برای شناسایی داروهای درمانی جدید مورد تجزیه و تحلیل قرار دهند. حال ممکن است برای شما سوال پیش بیاید که هوش مصنوعی می‌تواند به جز تشخیص علائم اولیه بیماری به درمان آنها نیز کمک کند؟ باید بگوییم که پاسخ به این سوال مثبت است. طبق مجله Applied Science and Technology در مراقبت های بهداشتی، استفاده از هوش مصنوعی (AI) در بسیاری از بخش ها افزایش یافته است.
هوش مصنوعی چشم انداز آموزش پزشکی را تغییر می دهد و تغییری انقلابی در نحوه آموزش متخصصان مراقبت های بهداشتی ایجاد می کند. اکنون پس از معرفی کشورهای پیشرو در زمینه ادغام هوش مصنوعی با نظام بهداشت و درمان و آشنایی با دستاوردها و چالش‌های آنها، مرور کوتاهی بر پلتفرم‌های شاخص و مراکز معتبر و مشهور ارائه خدمات بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی در سطح جهانی می‌پردازیم. هوش مصنوعی پزشکان را قادر می‌سازد تا بر تفسیر سیگنال‌های مهم بیمار تمرکز کنند و تا حدودی زیادی دقت تشخیص را بالا ببرند.
به‌علاوه، AI از طریق شبیه‌سازی‌های واقع‌گرا پیشرفت آموزش پزشکی را به‌روزمی‌کند که تجربه‌های یادگیری را فراتر از آنچه الگوریتم‌های رایانه‌های سنتی می‌توانند فراهم کند. این ابزار‌ها می‌توانند به سرعت و با دقت ناهنجاری‌های موجود در تصاویر پزشکی را شناسایی کنند و اطلاعات بیشتری را برای تصمیم گیری بهتر در اختیار رادیولوژیست‌ها قرار دهند. به عنوان مثال، یک برنامه هوش مصنوعی به نام SugarWise می تواند به بیماران مبتلا به دیابت در تنظیم سطح قند خون خود کمک کند. با تکامل ساختارهای پزشکی، بیماران از پزشکان و پرستاران نسبت به قبل انتظارات بیشتری دارند و حجم داده های موجود در این زمینه همچنان با سرعت سرسام آوری افزایش می یابد، در این بین هوش مصنوعی فرصتی است که باعث پیشرفت در عرصه مراقبت های بهداشتی می شود. نه به این دلیل که افراد بیشتری بیمار می‌شوند بلکه به این دلیل که می‌توان مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی بهتری ارائه کرد.
در حالی که پزشکان انسانی مهارت‌های خارق‌العاده‌ای دارند، هوش مصنوعی مجموعه مکملی از کاربردها را ارائه می‌دهد که قادر به ارزیابی سلامت بیمار بر اساس بینش‌های مقطر از داده‌های گسترده هستند. در مواردی که شامل منابع داده دیجیتالی مانند سی تی اسکن، ژنومیک، سوابق بیمار و فایل‌های دست‌نویس است، الگوریتم های یادگیری ماشینی به کارایی تشخیصی قابل مقایسه با متخصصان دست می‌یابند. اگر برای شما هم سوال است که هوش مصنوعی چیست؟ و چه کاربردی در علم پزشکی دارد باید به صورت کوتاه پاسخ دهیم که روز به روز به لطف پیشرفت تکنولوژی در علوم کامپیوتر و انفورماتیک، هوش مصنوعی (AL) یک عضو جدا نشدنی از حوزه پزشکی و سلامت شده است.
هوش مصنوعی در حال حاضر حوزه تشخیص مراقبت های بهداشتی را با برنامه های کاربردی در دنیای واقعی متحول کرده است. همچنین هوش مصنوعی قادر است تا میزان اثر بخشی و ایمنی این ترکیبات جدید را پیش بینی کند و نیاز به اجرای آزمایش‌های گسترده بالینی را کاهش دهد. لازم به ذکر است که با استفاده از هوش مصنوعی در کشف و توسعه دارو می توان فرایند کشف دارو و روش های درمانی جدید را تسریع بخشید و هم زمان با هزینه های کمتری در بازار عرضه کرد. هنوز مشخص نیست که مردم تا چه حد از استفاده از هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و سلامت استقبال می‌کنند. این امر می‌تواند منجر به عدم اطمینان قانونی برای شرکت‌هایی شود که از هوش مصنوعی در این حوزه استفاده می‌کنند. این امر می‌تواند به محققان داروسازی کمک کند تا داروهای جدیدی را توسعه دهند که احتمال بیشتری برای موفقیت داشته باشند.
نکته حائز اهمیت این است که این اقدامات می توانند بهبود سطح سلامتی یک جامعه را افزایش دهند. یکی از پر اهمیت ترین کاربرد این فناوری در پزشکئی کمک به تشخیص دقیق تر بیماری ها است. هوش مصنوعی تصاویر رادیولوژی را با استفاده از الگوریتم های به خصوص خود تجزیه و تحلیل می کند. این تحلیل و تشخیص به صورتی است که حتی پزشکان حرفه ای نیز قادر به این کار نخواهند بود. این ویژگی هوش مصنوعی سبب می شود تا بیماری های خطرناکی مانند سرطان در مراحل ابتدایی خود با دقت بیشتری تشخیص داده شوند. ما نیاز به دستگاه‌ها و برنامه‌های تلفن همراه بیشتری داریم که نقش مهمی در ردیابی و پیشگیری از بیماری‌های مزمن برای بیماران و پزشکان ایفا کند.
