به نقل از «الف»

وقتی هوش مصنوعی، خطر ابتلا به زوال عقل را تشخیص می‌دهد

تاریخ انتشار: ۲ اردیبهشت ۱۴۰۱ | کد خبر: ۳۴۸۴۵۸۸۰

به گزارش ایسنا و به نقل از نوروساینس نیوز، مغز انسان از حدود ۸۶ میلیارد نورون تشکیل شده است؛ سلول‌های عصبی که اطلاعات را از طریق تکانه‌های عصبی الکتریکی پردازش و منتقل می‌کنند.

"هانا رنوال"(Hanna Renvall)، استادیار "دانشگاه آلتو"(Aalto University) و پژوهشگر "بیمارستان دانشگاه هلسینکی"(HUS) در فنلاند گفت: به همین دلیل است که ارزیابی فعالیت الکتریکی عصبی، اغلب بهترین راه برای بررسی مغز است.

بیشتر بخوانید: اخباری که در وبسایت منتشر نمی‌شوند!

"نوار مغزی" یا "الکتروانسفالوگرافی"(EEG)، پرکاربردترین روش تصویربرداری از مغز در جهان است. با وجود این، روش مورد علاقه رنوال، "مغناطیس‌نگاری‌مغزی" یا "مگنتوآنسفالوگرافی"(MEG) است که میدان‌های مغناطیسی تولید شده به واسطه فعالیت الکتریکی مغز را بررسی می‌کند.

تفسیر سیگنال‌های مغناطیس‌نگاری‌مغزی، آسان‌تر از نوار مغزی است زیرا جمجمه و سایر بافت‌ها، میدان‌های مغناطیسی را به اندازه کافی منحرف نمی‌کنند. رنوال توضیح داد که که این دقیقا همان چیزی است که این روش را به روشی بسیار عالی تبدیل می‌کند. وی افزود: مغناطیس‌نگاری‌مغزی می‌تواند قسمت فعال مغز را با دقت بسیار بیشتری پیدا کند و گاهی نیز به دقت میلی‌متری دست می‌یابد.

دستگاه مغناطیس‌نگاری‌مغزی، بسیار شبیه به سشوارهایی است که در آرایشگاه‌ها به کار می‌روند. حسگرهای "اسکوئد"(SQUID) که بررسی‌ها را انجام می‌دهند، در آن نهفته هستند و به طور موثری در دمای انجماد واقعی، نزدیک به صفر مطلق کار می‌کنند.

نخستین دستگاه مغناطیس‌نگاری‌مغزی جهان توسط شرکتی ساخته شد که از آزمایشگاه "دانشگاه فناوری هلسینکی"(TKK) پدید آمد و اکنون تولیدکننده پیشرو این تجهیزات در این زمینه است.

مغناطیس‌نگاری‌مغزی، نقش مهمی در پروژه جدید موسوم به "AI-Mind" اتحادیه اروپا بر عهده دارد که مشارکت‌کنندگان فنلاندی آن دانشگاه آلتو و بیمارستان دانشگاه هلسینکی هستند. هدف از این پروژه ۱۴ میلیون یورویی، یادگیری راه‌هایی برای شناسایی بیمارانی است که زوال عقل آنها را می‌توان به تأخیر انداخت یا حتی از آن پیشگیری کرد. برای تحقق این امر، علوم اعصاب و فناوری عصبی به کمک متخصصان هوش مصنوعی نیاز دارند.

انگشت‌نگاری مغز!

زوال عقل، نوعی اختلال عصبی است که توانایی شخص مبتلا را برای کنار آمدن با زندگی روزمره به طور قابل توجهی از بین می‌برد. حدود ۱۰ میلیون نفر در اروپا به زوال عقل مبتلا هستند و با افزایش سن جمعیت، این تعداد در حال افزایش است. شایع‌ترین بیماری که زوال عقل را در پی دارد، بیماری آلزایمر است که در ۷۰ تا ۸۰ درصد از بیماران مبتلا به زوال عقل تشخیص داده می‌شود.

پژوهشگران بر این باورند که ارتباط بین نورون‌ها پیش از این که علائم بالینی ابتدایی زوال عقل را نشان دهند، بدتر شدن را آغاز می‌کند. این امر را می‌توان در داده‌های مغناطیس‌نگاری‌مغزی مشاهده کرد؛ البته اگر می‌دانید که باید به دنبال چه چیزی باشید.

مغناطیس‌نگاری‌مغزی هنگام بررسی پاسخ مغز به محرک‌هایی مانند گفتار و لمس کردن که در لحظات خاصی رخ می‌دهند و تکراری هستند، در قوی‌ترین حالت خود قرار دارد.

تفسیر ارزیابی‌های مربوط به حالت استراحت، بسیار پیچیده‌تر است. به همین دلیل است که پروژه AI-Mind از روشی به نام "انگشت‌نگاری مغز"(fingerprint of the brain) استفاده می‌کند. این روش زمانی ایجاد شد که رنوال و پروفسور "ریتا سالملین"(Riitta Salmelin) و همکارانش بررسی کردند که آیا اندازه‌گیری‌های مغناطیس‌نگاری‌مغزی می‌توانند ژنوتیپ یک فرد را تشخیص دهند یا خیر.

بیش از ۱۰۰ جفت خواهر و برادر در این پژوهش شرکت کردند که ابتدا برای چند دقیقه با چشمان بسته و سپس برای چند دقیقه با چشمان باز با مغناطیس‌نگاری‌مغزی مورد بررسی قرار گرفتند. همچنین آنها نمونه خون خود را برای یک تجزیه و تحلیل ساده ژنتیکی ارسال کردند.

هنگامی که پژوهشگران نمودارها و نشانگرهای ژنتیکی را با هم مقایسه کردند، متوجه شدند که اگرچه اختلاف قابل توجهی بین افراد وجود دارد اما نمودار خواهر و برادر، مشابه است.

در مرحله بعد، گروه "ساموئل کاسکی"(Samuel Kaski)، استاد هوش مصنوعی دانشگاه آلتو بررسی کردند که آیا رایانه می‌تواند بخش‌های نموداری را که تا حد امکان بین خواهر و برادر مشابه است و در عین حال بیشترین تفاوت را با نمودار سایر شرکت‌کنندگان دارد، شناسایی کند. رنوال گفت: رایانه یاد گرفت که شخص را کاملا براساس نمودارها تشخیص دهد؛ صرف نظر از این که تصویربرداری با چشمان باز یا بسته انجام شده باشند.

 

وی افزود: نمودارهایی که با چشمان بسته یا باز ثبت می‌شوند، بسیار متفاوت به نظر می‌رسند اما دستگاه توانست ویژگی‌های فردی شرکت‌کنندگان را شناسایی کند. ما در مورد این انگشت‌نگاری مغزی، بسیار هیجان‌زده هستیم و اکنون به این فکر می‌کنیم که چگونه می‌توانیم به دستگاه یاد بدهیم زوال شبکه عصبی را با روشی مشابه تشخیص دهد.

بررسی خطر در یک هفته

بخش قابل توجهی از بیماران مبتلا به زوال عقل، تنها پس از پیشروی این اختلال شناسایی می‌شوند. این موضوع توضیح می‌دهد که چرا درمان‌ها بر مدیریت علائم در مراحل پایانی تمرکز دارند. با وجود این، پژوهش‌های پیشین نشان داده‌اند که بسیاری از بیماران سال‌ها پیش از تشخیص ممکن است زوال شناختی مانند اختلالات حافظه و فکر را تجربه کنند.

یکی از اهداف پروژه AI-Mind، یادگیری راه‌هایی برای غربالگری افرادی است که در چند سال آینده، در معرض خطر بسیار بالاتر ابتلا به اختلالات حافظه قرار می‌گیرند.

پژوهشگران قصد دارند از مغز ۱۰۰۰ نفر از سراسر اروپا که در معرض خطر ابتلا به اختلالات حافظه هستند، تصویربرداری و بررسی کنند که سیگنال‌های عصبی آنها چگونه با افراد بدون زوال شناختی متفاوت هستند. سپس هوش مصنوعی، داده‌های تصویربرداری مغز آنها را با نتایج آزمایش‌های شناختی و نشانگرهای زیستی ژنتیکی مرتبط می‌کند.

پژوهشگران معتقدند که این روش می‌تواند خطر ابتلا به زوال عقل را در کمتر از یک هفته شناسایی کند. رنوال گفت: آگاه شدن به موقع مردم در مورد خطر می‌تواند اثر قابل توجهی داشته باشد.

تغییرات سبک زندگی مانند پیروی از یک رژیم غذایی سالم‌تر، ورزش کردن، درمان بیماری‌های قلبی-عروقی و توان‌بخشی شناختی می‌توانند پیشروی اختلالات حافظه را به طور قابل توجهی کند سازند. رنوال ادامه داد: مدیریت بهتر فاکتورهای خطر می‌تواند سال‌های زندگی خوبی را برای بیمار فراهم کند که برای آنها، بستگان و جامعه، بسیار ارزشمند است.

شناسایی افراد در معرض خطر در چند سال آینده و زمانی که نخستین داروهای کندکننده پیشرفت بیماری به بازار عرضه می‌شوند، مهم خواهد بود. رنوال گفت: این یک رویداد مهم خواهد بود زیرا درمان دارویی اختلالات حافظه، هیچ پیشرفت قابل توجهی را در دو دهه اخیر نداشته است.

داروهای جدید برای همه افراد مناسب نیستند. رنوال تاکید کرد: این داروها و عوارض جانبی آنها بسیار قوی هستند؛ به همین دلیل است که ما باید افرادی را شناسایی کنیم که می‌توانند بیشترین سود را از آنها ببرند.

فعالیت مغز شامل جریان‌های الکتریکی است که میدان‌های مغناطیسی را تولید می‌کنند که می‌توان آنها از بیرون جمجمه بررسی کرد.

این فرآیند در جهت دیگری نیز کار می‌کند؛ اصلی که "تحریک مغناطیسی مغز"(TMS) بر آن استوار است. در درمان‌های مبتنی بر تحریک مغناطیسی مغز، یک سیم‌پیچ روی سر قرار می‌گیرد تا میدان مغناطیسی قدرتمندی را تولید کند که بدون از دست دادن قدرت خود از طریق پوست و استخوان به مغز می‌رسد. پالس میدان مغناطیسی به ایجاد یک میدان الکتریکی کوتاه و ضعیف در مغز می‌انجامد که بر فعالیت نورون تأثیر می‌گذارد.

"ریستو ایلمونیمی"(Risto Ilmoniemi)، استاد فیزیک کاربردی که چندین دهه در حال توسعه و استفاده از روش تحریک مغناطیسی مغز بوده است، گفت: اگرچه این روش، تهاجمی به نظر می‌رسد اما کاملا بی‌خطر است.

وی افزود: قدرت میدان الکتریکی با میدان‌های الکتریکی خود مغز قابل مقایسه است. بیمار این تحریک را که به صورت پالس منتقل می‌شود، روی پوست خود احساس می‌کند.

از تحریک مغناطیسی برای درمان افسردگی شدید و دردهای عصبی استفاده می‌شود. حداقل ۲۰۰ میلیون نفر در سراسر جهان از افسردگی شدید رنج می‌برند. درد نوروپاتیک در میان بیماران مبتلا به آسیب نخاعی، دیابت و ام‌اس نیز شایع است. داروها تنها به نیمی از بیماران مبتلا به افسردگی تسکین کافی را ارائه می‌دهند. این آمار در مورد مبتلایان به درد نوروپاتیک تنها ۳۰ درصد است.

تعداد دفعات انتقال پالس‌ها، براساس بیماری تحت درمان است. برای افسردگی، ارتباط بین نورونی با مجموعه پالس‌های فرکانس بالا تحریک می‌شود؛ در حالی که پالس‌هایی با فرکانس پایین‌تر برای تسکین درد نوروپاتیک به کار می‌روند. تحریک در بخشی از مغز انجام می‌شود که طبق آخرین علم پزشکی، نورون‌های مرتبط با بیماری تحت درمان در آن قرار دارند.

حدود نیمی از بیماران تحت درمان، تسکین قابل توجهی را از تحریک مغناطیسی دریافت می‌کنند. ایلمونیمی معتقد است که با استفاده از سیم‌پیچ‌های بیشتر و کمک الگوریتم‌ها، این آمار می‌تواند بسیار بالاتر برود.

در سال ۲۰۱۸، پروژه تحقیقاتی موسوم به "اتصال به مغز"(ConnectToBrain) به سرپرستی ایلمونیمی، ۱۰ میلیون یورو از بودجه هم‌افزایی "شورای تحقیقات اروپا"(ERC) را دریافت کرد. این نخستین باری بود که بودجه هم‌افزایی به پروژه‌ای اعطا شد که به سرپرستی یک دانشگاه فنلاندی انجام می‌گرفت. در این پروژه، کارشناسان برجسته‌ای از آلمان و ایتالیا نیز حضور داشتند.

هدف این پروژه، بهبود اساسی تحریک مغناطیسی با دو روش است؛ ساخت یک دستگاه تحریک مغناطیسی با حداکثر ۵۰ سیم‌پیچ و با توسعه الگوریتم‌هایی برای کنترل خودکار تحریک در زمان واقعی و براساس بازخورد نوار مغزی.

ایلمونیمی برای مقایسه این روش، به دنیای موسیقی نگاه می‌کند. وی افزود: تفاوت بین فناوری جدید و قدیمی شبیه به این است که یک پیانیست کنسرت که با دو دست می‌نوازد، در حالی که از محافظ شنوایی استفاده می‌کند، به جای زدن یک کلید، به طور مداوم اجرای خود را براساس آنچه می‌شنود تنظیم کند.

پژوهشگران پیشتر از یک دستگاه مجهز به دو سیم‌پیچ استفاده کرده‌اند تا نشان دهند که یک الگوریتم می‌تواند تحریک را ۱۰ برابر سریع‌تر از باتجربه‌ترین متخصصان، در جهت درست هدایت کند. این تازه آغاز کار است.

یک دستگاه مجهز به پنج سیم‌پیچ که در سال گذشته تکمیل شد، در هر بار استفاده، مساحتی به اندازه ۱۰ سانتی متر مربع از قشر مغز را پوشش می‌دهد. یک سیستم مجهز به ۵۰ سیم‌پیچ می‌تواند هر دو نیمکره مغز را پوشش دهد.

ساخت این نوع دستگاه با چالش‌های فنی زیادی همراه است. قرار دادن همه این سیم‌پیچ‌ها در اطراف سر، کار آسانی نیست و همچنین، تولید جریان‌های قوی، ایمنی کافی را ندارد.

حتی زمانی که این مشکلات حل شوند، دشوارترین پرسش باقی می‌ماند. چگونه می‌توانیم با مغز به بهترین شکل ممکن رفتار کنیم؟

ایلمونیمی گفت: الگوریتم به چه نوع اطلاعاتی نیاز دارد؟ چه داده‌هایی باید به یادگیری آن کمک کنند؟ این یک چالش بزرگ برای ما و همکاران ما به شمار می‌رود.

هدف این پروژه، ساخت یک دستگاه تحریک مغناطیسی برای دانشگاه آلتو، یک دستگاه دیگر برای "دانشگاه توبینگن"(University of Tübingen) در آلمان و سومین دستگاه برای "دانشگاه چیتی پسکارا"(Ud'A) در ایتالیا است. پژوهشگران امیدوارند که در آینده، هزاران دستگاه از این نوع در سرتاسر جهان فعال شوند. به گفته آنها، هرچه داده‌های بیشتری در مورد بیمار جمع‌آوری شوند، الگوریتم‌ها بهتر می‌توانند بیاموزند و درمان‌ها نیز می‌توانند مؤثرتر شوند.

حسگرهای نوری کوانتومی

گروه پروفسور "لوری پارککنن"(Lauri Parkkonen) در حال توسعه نوع جدیدی از دستگاه مغناطیس‌نگاری‌مغزی است که با اندازه و شکل سر سازگار است و از حسگرهای نوری کوانتومی استفاده می‌کند. برخلاف حسگرهای اسکوئد که در حال حاضر در مغناطیس‌نگاری‌مغزی استفاده می‌شوند، نیازی به پوشاندن حسگرهای نوری کوانتومی در یک لایه ضخیم عایق نیست و این امکان را فراهم می‌کند که اندازه‌گیری‌ها نزدیک‌تر به سطح پوست سر انجام شوند. این امر، انجام دادن بررسی‌های دقیق روی کودکان و نوزادان را آسان‌تر می‌کند.

این پژوهش با سرعت بالایی پیش رفته و نتایج امیدوارکننده‌ای را به همراه داشته است. بررسی‌های انجام‌شده با حسگرهای نوری در حال حاضر به دقت بررسی‌های انجام‌شده در جمجمه نزدیک شده‌اند.

پارککنن باور دارد که یک سیستم مغناطیس‌نگاری‌مغزی مبتنی بر حسگرهای نوری می‌تواند تا حدودی ارزان‌تر و فشرده‌تر باشد و در نتیجه نصب آن آسان‌تر از دستگاه‌های سنتی است. چنین سیستمی می‌تواند مانند سیستم‌های مغناطیس‌نگاری‌مغزی معمولی، از یک سپر مغناطیسی به جای یک اتاقک محافظ بزرگ استفاده کند.

منبع: الف

کلیدواژه: بیماران مبتلا اختلالات حافظه تحریک مغناطیسی حسگرهای نوری یک مغناطیسی زوال عقل زوال عقل قابل توجهی هوش مصنوعی یک دستگاه بررسی ها سیم پیچ

درخواست حذف خبر:

«خبربان» یک خبرخوان هوشمند و خودکار است و این خبر را به‌طور اتوماتیک از وبسایت www.alef.ir دریافت کرده‌است، لذا منبع این خبر، وبسایت «الف» بوده و سایت «خبربان» مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد. چنانچه درخواست حذف این خبر را دارید، کد ۳۴۸۴۵۸۸۰ را به همراه موضوع به شماره ۱۰۰۰۱۵۷۰ پیامک فرمایید. لطفاً در صورتی‌که در مورد این خبر، نظر یا سئوالی دارید، با منبع خبر (اینجا) ارتباط برقرار نمایید.

با استناد به ماده ۷۴ قانون تجارت الکترونیک مصوب ۱۳۸۲/۱۰/۱۷ مجلس شورای اسلامی و با عنایت به اینکه سایت «خبربان» مصداق بستر مبادلات الکترونیکی متنی، صوتی و تصویر است، مسئولیت نقض حقوق تصریح شده مولفان در قانون فوق از قبیل تکثیر، اجرا و توزیع و یا هر گونه محتوی خلاف قوانین کشور ایران بر عهده منبع خبر و کاربران است.

خبر بعدی:

چاقوی هوش مصنوعی چگونه نظام سلامت را جراحی می‎‌کند

به گزارش خبرنگار مهر؛ در سال‌های اخیر، ظهور فناوری هوش مصنوعی مولد و ادغام این فناوری انقلابی در صنایع مختلف، فرآیندها و نتایج را در همه ابعاد زیست و فعالیت بشر متحول کرده است. یکی از مهم‌ترین حوزه‌هایی که هوش مصنوعی در آن تأثیر عمیقی داشته و بسیاری از فرایندهای جاری آن را دستخوش تغییر شدید کرده، سلامت دیجیتال و پزشکی است.

به عقیده بسیاری از کارشناسان، در مقطع کنونی و به واسطه ظهور فناوری هوش مصنوعی، انقلاب علمی و فنی دیگری در صنعت مراقبت‌های سلامت و پزشکی درحال وقوع است. به گواه بسیاری از اعضای جامعه سلامت و کاربران، این فناوری در حال تغییر حوزه بهداشت و بهبود کیفیت خدمات و نتایج درمان‌های پزشکی است. از همین روی، استفاده از دستگاه‌ها و سیستم‌های مبتنی بر این فناوری برای تشخیص بیماری‌ها به شدت در حال افزایش بوده و فرایندهای هوشمندسازی بخش سلامت در بسیاری از کشورهای جهان روند صعودی گرفته است.

در این نوشتار کوتاه به بررسی کاربرد هوش مصنوعی در تغییر چشم انداز مراقبت‌های بهداشتی می‌پردازیم.

در تعریف کلی، هوش مصنوعی به شبیه سازی فرآیندهای هوش انسانی توسط ماشین‌ها از طریق سیستم‌های کامپیوتری اشاره دارد. بر همین مبنا، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند، از آن‌ها بیاموزند و بر اساس اطلاعات جمع‌آوری‌شده تصمیم‌گیری و پیش‌بینی کنند. از سوی دیگر، سلامت دیجیتال شامل استفاده از فناوری برای بهبود ارائه مراقبت‌های بهداشتی، تشخیص، نظارت و درمان است. در عصر حاضر و با پیشرفت شگرف فناوری، بسیاری از حوزه‌ها از سوابق الکترونیکی سلامت گرفته تا دستگاه‌های پوشیدنی، کارآمدی نظام سلامت را افزایش داده و راه‌حل‌های سلامت دیجیتال به شیوه‌های مدرن مراقبت‌های بهداشتی تبدیل شده‌اند.

با عنایت به این قابلیت هوش مصنوعی، فناوری مذکور در مراقبت‌های بهداشتی این پتانسیل را دارد که کارآمدی تصمیمات بالینی را افزایش دهد، نتایج درمان بیمار را بهبود بخشد و به صورت کلی عملیات را ساده کند. از همین روی می‌توان نتیجه گرفت که ادغام هوش مصنوعی با حوزه سلامت، قابلیت‌های سیستم‌های سلامت دیجیتال را بیشتر می‌کند و ارائه مراقبت‌های کارآمدتر و مؤثرتر را ممکن می‌سازد.

فناوری هوش مصنوعی می‌تواند در راستای غلبه بر بسیاری از چالش‌های حوزه مراقبت‌های بهداشتی، امکاناتی همچون دسترسی سریع به پزشکی و تشخیص از راه دور و برنامه‌های درمانی شخصی را به کاربران ارائه دهد. فناوری مذکور همچنین به شناسایی گسترش و پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها کمک می‌کند. استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی مزایای متعددی را به کاربران و پزشکان ارائه می‌دهد. از جمله این مزایا می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

تشخیص بهبود یافته بیماری‌ها با یادگیری ماشینی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصاویر پزشکی، نتایج آزمایش‌ها و داده‌های بیمار را تجزیه و تحلیل کنند و با نتیجه‌گیری مبتنی بر داده‌ها به ارائه دهندگان مراقبت‌های پزشکی در تشخیص دقیق کمک کنند.

شخصی‌سازی درمان با ابزار هوشمند

ابزارهای متعدد مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به تنظیم برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده و بهینه برای بیماران بر اساس ویژگی‌های منحصر به فرد و سابقه پزشکی آن‌ها کمک کنند. بیماران با این ابزار می‌توانند به تناسب شرایط خود، از امکانات و مراقبت‌های مختص به خود برخوردار شوند.

امور اداری برای کادر درمان آسان می شود

سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند وظایف اداری را به طور خودکار انجام دهند. از همین روی، استفاده از چنین ابزاری زمان بندی را برای کادر درمان بهینه می‌سازد، گردش کار را ساده می‌کند و در مجموع به ارائه دهندگان خدمات بهداشتی اجازه می‌دهند که بر مراقبت از بیمار تمرکز بیشتری داشته باشند.

تشخیص زودهنگام تا مداخله پیشگیرانه

هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه کلان داده‌ها را برای شناسایی الگوها و روندها تجزیه و تحلیل کند و امکان تشخیص زودهنگام بیماری و عارضه‌های جسمی و مداخلات پیشگیرانه برای درمان را فراهم کند.

هوش مصنوعی و شخصی‌سازی پزشکی

هدف پزشکی شخصی سازی شده درمان متناسب با ویژگی‌های فردی مانند ژنتیک، سبک زندگی و محیط است. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های بیمار برای شناسایی استراتژی‌های درمانی بهینه برای افراد خاص، نقش مهمی در این حوزه ایفا می‌کند. با در نظر گرفتن تغییرات ژنتیکی، نشانگرهای زیستی و سایر عوامل، هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی کمک کند تا درمان‌های هدفمندتر و مؤثرتری به بیماران خود ارائه دهند.

تسریع کشف دارو

فرآیند کشف دارو برای شرکت‌های داروسازی و متخصصان زمان بر و پرهزینه است و بسیاری از نامزدهای دارویی بالقوه در رسیدن به محصول نهایی و عرضه به بازار ناکام هستند. در چنین شرایطی هوش مصنوعی با تسریع در شناسایی نامزدهای دارویی امیدوارکننده، پیش‌بینی تداخلات دارویی و بهینه‌سازی آزمایش‌های بالینی، فرآیند کشف دارو را متحول می‌سازد. با تجزیه و تحلیل ساختارهای مولکولی، مسیرهای بیولوژیکی و داده‌های بالینی، هوش مصنوعی می‌تواند توسعه داروها و درمان‌های جدید را تسریع کند.

پزشکی از راه دور نزدیک می‌شود

پزشکی از راه دور به بیماران این امکان را می‌دهد که مراقبت‌های پزشکی را از راه دور دریافت کنند و نیاز به مراجعه حضوری به مراکز درمانی را از بین می‌برد. هوش مصنوعی خدمات پزشکی از راه دور را با فعال کردن مشاوره مجازی، نظارت از راه دور بر علائم حیاتی بیماران و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای مداخله زودهنگام افزایش می‌دهد. با استفاده از چت ربات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند مراقبت‌های شخصی را در هر زمان و هر مکان به بیماران ارائه دهند.

هوش مصنوعی در پایش سلامت

دستگاه‌های پوشیدنی و حسگرهای مجهز به فناوری هوش مصنوعی، نظارت مستمر سلامت و تجزیه و تحلیل داده‌ها را در زمانی اندک امکان‌پذیر می‌کنند. این دستگاه‌ها می‌توانند علائم حیاتی، سطح فعالیت و الگوهای خواب را رصد کنند و بینش‌های ارزشمندی را در مورد وضعیت سلامتی بیماران به پزشکان ارائه دهند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند انحرافات از الگوهای عادی را تشخیص دهند و به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی در مورد مسائل بالقوه سلامتی هشدار دهند و امکان مداخلات به موقع و مراقبت‌های پیشگیرانه را فراهم کنند.

بهبود مراقبت های روانی

هوش مصنوعی همچنین در زمینه سلامت روان برای بهبود تشخیص و درمان اختلالات سلامت روان مورد استفاده قرار می‌گیرد. ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای گفتار، حالات چهره و سایر نشانه‌های رفتاری را برای ارزیابی وضعیت سلامت روانی بیماران تجزیه و تحلیل کنند. با ارائه توصیه‌های درمانی شخصی و نظارت بر پیشرفت بیماران در طول زمان، هوش مصنوعی می‌تواند ارائه مراقبت‌های بهداشت روانی و نتایج را بهبود بخشد.

چالش‌های ادغام هوش مصنوعی در بهداشت و درمان

همان طور که پیش‌تر ذکر شد، بی شک هوش مصنوعی تحولی بدیع در حوزه مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کرده است؛ اما علی‌رغم مزایای بالقوه ادغام هوش مصنوعی در این بخش، پیاده سازی و استفاده از آن در حوزه مذکور بدون چالش نیست. در ادامه به برخی از چالش‌های کلیدی این حوزه می‌پردازیم.

حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

داده‌های مستخرج از فعالیت بخش مراقبت‌های بهداشتی، از جمله اطلاعات بیماران و وضعیت سلامتی شهروندان بسیار حساس هستند. همین امر، اطمینان از حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در هنگام استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی در این حوزه را بسیار مهم و حیاتی می‌کند.

هوش مصنوعی و چالش تطابق با مقررات

مقررات و استانداردهای مراقبت‌های بهداشتی نیز مانند همه حوزه‌های دیگر باید هنگام توسعه و استقرار ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در محیط‌های بالینی مورد بازنگری قرار گرفته و پس از به روز رسانی به صورت دقیق اجرا شوند. عدم توجه به این مسئله، می‌تواند منجر به عدول از استانداردها و بروز برخی مشکلات در این بخش حساس شود.

ادغام ابزارهای مبتنی بر فناوری هوش مصنوعی با سیستم‌ها و انطباق آن‌ها با فرایندهای کاری سنتی، بدون در نظر گرفتن ملاحظات و الزامات پیش‌نیاز، می‌تواند بسیار پیچیده و زمان‌بر باشد و چالش‌هایی برای نظام سلامت ایجاد کند.

نگرانی‌های اخلاقی

در نهایت می‌توان گفت که استفاده از هوش مصنوعی در بخش مراقبت‌های بهداشتی، مسائل اخلاقی بغرنجی مربوط به رضایت بیمار، سوگیری در الگوریتم‌ها و پاسخگویی در قبال تصمیمات اتخاذ شده توسط سیستم‌های هوش مصنوعی را در پی دارند. بی شک رسیدگی به این مسئله حساس، مستلزم مطالعات دقیق و اتخاذ تدابیر لازم جهت کاهش ملاحظات مذکور است.

نقش ناظران انسانی در تشخیص کمرنگ می شود

هوش مصنوعی در بهبود دقت و کارایی تشخیصی نویدبخش پیشرفت بسیار بزرگی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصاویر پزشکی اشعه ایکس، ام آر آی و سی تی اسکن را برای تشخیص ناهنجاری‌ها تجزیه و تحلیل کنند و به رادیولوژیست‌ها در تشخیص یاری دهد. با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی الگوها و ناهنجاری‌هایی که ممکن است توسط ناظران انسانی و پزشکان نادیده گرفته شود، کمک کند.

آینده ادغام هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی

به عقیده کارشناسان، آینده هوش مصنوعی در بخش مراقبت‌های بهداشتی دارای پتانسیل بسیار زیادی برای تغییر روش ارائه و تجربه کاربران است. پیشرفت‌های حاصل شده در فناوری هوش مصنوعی، مانند پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و اتوماسیون رباتیک فرآیندها به نوآوری در مراقبت‌های بهداشتی ادامه خواهند داد. از برنامه‌های درمانی شخصی گرفته تا جراحی با کمک هوش مصنوعی، امکانات این فناوری در مراقبت‌های بهداشتی نامحدود یا حداقل بسیار پرشمار به نظر می‌رسد.

از همین روی می‌توان نتیجه گرفت که کاربرد هوش مصنوعی در سلامت دیجیتال و پزشکی در حال تغییر شکل صنعت مراقبت‌های بهداشتی و بهبود نتایج بیماران است. هوش مصنوعی روش ارائه مراقبت‌های بهداشتی را متحول کرده و آن را کارآمدتر، مؤثرتر و بیمار محورتر می‌کند. در حالی که چالش‌هایی در پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی وجود دارد، مزایای آن بسیار بیشتر از خطرات آن است و راه را برای آینده‌ای هموار می‌کند که در آن هوش مصنوعی نقشی محوری در پیشرفت شیوه‌های مراقبت‌های بهداشتی و بهبود کیفیت مراقبت برای همه ایفا می‌کند.

کد خبر 6075146