نظام خدمات بهداشت و درمان نقش محوری در کیفیت زندگی بشر دارد و اکنون سیستم‌های مراقبت‌ بهداشتی در کشورهای مختلف برای بهبود خدمات بیش از پیش از فناوری‌های هوشمند استفاده می کنند.

به گزارش خبرنگار مهر، نظام خدمات بهداشت و درمان نقشی محوری در کیفیت و کمیت زندگی بشر دارد . ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی در بعضی کشورهای جهان، برای بهبود خدمات خود از فناوری‌های هوشمند مانند هوش مصنوعی (AI) و تکنیک‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کنند و در آینده کشورهای بیشتری به این جریان می‌پیوندند.

هوش مصنوعی مولد این پتانسیل را دارد که با ارائه راه حل‌های نوآورانه برای تشخیص، درمان و مراقبت از بیمار، بخش مراقبت‌های بهداشتی را متحول کند. توانایی الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد برای یادگیری از داده‌های انبوه، فرصت‌های شگفت انگیزی را جهت بهبود نتایج مراقبت‌های بهداشتی، پیش روی ما می‌گذارد.

با این حال، استفاده از هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی و ادغام آن با نظام بهداشت و درمان نیز چالش‌ها و خطرات بسیاری را به همراه دارد که باید به دقت مورد توجه قرار گیرند. این گزارش به بررسی کاربردها و خطرات بالقوه استفاده از هوش مصنوعی مولد در بخش مراقبت‌های بهداشتی می‌پردازد.

ارائه دهندگان خدمات حوزه بهداشت و درمان و شرکت‌های علوم و تحقیقات زیستی در حال حاضر از چندین مدل هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. دسته‌های اصلی این برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی شامل توصیه کننده‌های تشخیص و درمان، سیستم‌های یادآوری بیمار و فعالیت‌های اداری است. اگرچه موارد زیادی وجود دارد که در آن‌ها هوش مصنوعی می‌تواند وظایف مراقبت‌های بهداشتی را به خوبی یا بهتر از انسان‌ها انجام دهد، عوامل پیاده سازی این خدمات زمان قابل توجهی می‌برد. در ادامه به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی اشاره می‌کنیم.

کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی

۱. تصویربرداری و تشخیص پزشکی:

هوش مصنوعی مولد می‌تواند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، ام آر آی و سی تی اسکن را برای کمک به تشخیص تجزیه و تحلیل کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد با یادگیری از تعداد وسیعی از تصاویر پزشکی، می‌توانند الگوها و ناهنجاری‌هایی را که ممکن است توسط ناظران انسانی نادیده گرفته شوند، شناسایی کنند. این امر می‌تواند منجر به تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر شود، به ویژه در مواردی که تخصص محدود یا کمیاب است.

۲. کشف و ارتقا داروها:

هوش مصنوعی مولد می‌تواند به کشف و توسعه داروهای جدید کمک کند. با تجزیه و تحلیل پایگاه‌های داده بزرگ ساختارهای مولکولی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند داروی جدیدی با خواص خاص تولید کنند یا بیماری‌های خاصی را هدف قرار دهند. این روند کشف دارو را تسریع می‌کند و به طور بالقوه منجر به درمان‌های مؤثرتری برای بیماری‌ها و مشکلات مختلف بدن می‌شود.

۳. شخصی سازی اطلاعات پزشکی:

هوش مصنوعی مولد می‌تواند داده‌های فردی بیمار، از جمله اطلاعات ژنتیکی، سابقه پزشکی و عوامل سبک زندگی را تجزیه و تحلیل کند تا توصیه‌های درمانی شخصی‌سازی شده را ارائه دهد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد، با در نظر گرفتن طیف وسیعی از متغیرها قادرند به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی کمک کنند تا برنامه‌های درمانی را برای بیماران به صورت جداگانه تنظیم و نتایج را بهینه کرده و اثرات نامطلوب را به حداقل برسانند.

۴. دستیاران مجازی و نظارت بر بیمار:

دستیارهای مجازی مولد مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با بیماران تعامل داشته باشند، به سوالات پاسخ دهند، یادآوری‌های دارویی ارائه دهند و پشتیبانی ارائه دهند. علاوه بر این، هوش مصنوعی مولد می‌تواند داده‌های بیمار را در زمان واقعی نظارت کند، ناهنجاری‌ها را شناسایی کرده و به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در مورد مشکلات احتمالی هشدار دهد. این امر، نظارت از راه دور بیمار را تسهیل می‌کند و مراقبت کلی از بیمار را بهبود می‌بخشد. این مسئله برای بیمار هم مزایای بسیاری، مانند کاهش رفت و آمد در شرایط ناخوشایند جسمانی و گرفتن اطلاعات دقیق بدون نیاز به مراجعه حضوری را دارد.

خطرات احتمالی هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی

۱. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها:

استفاده از هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی به معنی مجوز دادن به این تکنولوژی برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های حساس بیمار است. حفاظت از این داده‌ها از دسترسی غیرمجاز، اطمینان حفظ حریم خصوصی و اطمینان از سو استفاده نکردن صاحبان این تکنولوژی بسیار مهم است. سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی باید اقدامات امنیتی قوی، از جمله رمزگذاری، کنترل‌های دسترسی و تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها را برای محافظت از اطلاعات بیمار اجرا کنند.

۲. سوگیری و تکرار اشتباهات سابق:

الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند به‌طور ناخواسته سوگیری‌ها و اشتباه‌های موجود در داده‌هایی را که روی آنها آموزش دیده‌اند، تداوم بخشند. به عبارت دیگر هوش مصنوعی مانند انسان از اشتباهات سابق درس نمی‌گیرد.

این می‌تواند منجر به رفتار نابرابر شود و نابرابری‌های موجود در مراقبت‌های بهداشتی را تشدید کند. اطمینان حاصل کردن از وجود منابع متعدد و متنوع داده‌ها در روند آموزش هوش مصنوعی و پایبندی این تکنولوژی جدید به دستورالعمل‌های اخلاقی، برای اطمینان از کاهش تعصب و برقراری عدالت در نتایج مراقبت‌های بهداشتی امری ضروری و حائز اهمیت است.

۳. انطباق با مقررات:

ادغام هوش مصنوعی مولد در نظام بهداشت و درمان ممکن است باعث ایجاد برخی چالش‌های نظارتی شود. سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی باید از مقرراتی مانند مقررات حفاظت از داده‌های عمومی (GDPR) و قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) پیروی کنند. نهادهای نظارتی همه کشورها باید اطمینان حاصل کنند که رضایت مناسب از بیماران گرفته شده و استفاده از داده‌ها با استانداردهای قانونی و اخلاقی آن کشور، مطابقت دارد.

۴. شفافیت و توضیح پذیری:

الگوریتم‌های مولد هوش مصنوعی، درک فرآیند تصمیم گیری آن را دشوار می‌کنند. در مراقبت‌های بهداشتی، جایی که تصمیم‌ها می‌توانند پیامدهای حیاتی داشته باشند، اطمینان از شفافیت و توضیح‌پذیر بودن فرایند تصمیم گیری بسیار مهم است.

توسعه دهندگان هوش مصنوعی می‌بایست در نسخه‌های بعدی تلاش خود را در جهت قابل تفسیر شدن و ایجاد دستورالعمل‌های روشن و شفاف برای توضیح استدلال پشت توصیه‌های پزشکی هوش مصنوعی، افزایش دهند.

با توجه به اینکه هوش مصنوعی نقش مهمی در ارائه خدمات بهداشتی آینده دارد، آشنایی با تمام ابعاد آن از ضروریات است. دقت بالای هوش مصنوعی مولد باعث افزایش ضریب دقت در روند توسعه علم پزشکی می‌شود. اگرچه تلاش‌های اولیه برای تشخیص بیماری و توصیه‌های درمانی چالش برانگیز بوده است، اما انتظار می‌رود که هوش مصنوعی در نهایت بر آن حوزه نیز تسلط یابد.

توسعه هوش مصنوعی در صنایع پزشکی؛ فرایندی اجتناب‌ناپذیر

با توجه به پیشرفت‌های سریع هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل تصویربرداری، به نظر می‌رسد که هوش مصنوعی در آینده بیشتر تصاویر رادیولوژی و پاتولوژی را بررسی کند.

بزرگ‌ترین چالش هوش مصنوعی در حوزه‌های مراقبت‌ها و خدمات بهداشتی این نیست که آیا فناوری‌ها به اندازه کافی قادر خواهند بود مفید باشند یا نه، بلکه اطمینان از پذیرش آن‌ها در فرایند بالینی روزانه است.

پذیرش گسترده هوش مصنوعی را تأیید قانون‌گذاران و تنظیم گران می‌تواند تضمین کند و این مسئله نیازمند استاندارد شدن این خدمات با توجه به سیستم هر کشور، آموزش آن به پزشکان، تأمین بودجه و به روز شدن مدام آن است.

این چالش‌ها در نهایت برطرف خواهند شد، اما انجام آن‌ها بسیار بیشتر از توسعه و ارائه خود فناوری‌ها طول می‌کشد. همچنین مشخص است که سیستم‌های هوش مصنوعی جایگزین پزشکان انسانی در مقیاس بزرگ نمی‌شوند، بلکه مکمل آن‌ها هستند و در کنار آنها خدمات بهیاری به بیماران ارائه می‌دهند از این رو شاید تنها ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی که به مرور زمان شغل خود را از دست می‌دهند ممکن است کسانی باشند که از کار در کنار هوش مصنوعی امتناع می‌ورزند.