هوش مصنوعی و فواید آن در پزشکی چیست؟

همواره گفته شده که هوش مصنوعی قرار است زندگی انسان ها را راحت تر و بهتر کند. یکی از زمینه هایی که هوش مصنوعی می تواند بسیار کارآمد باشد و کیفیت زندگی انسان ها را بالاتر ببرد، خدمات درمان، سلامتی و پزشکی می باشد. به طور کلی استفاده از هوش مصنوعی در فرآیندهای درمانی و پزشکی و… باعث می شود که کمک بزرگی برای پزشکان و بیماران و همچنین برای بیمارستان هایی که از این فناوری استفاده می کنند، داشته باشیم.هوش مصنوعی و فواید آن در پزشکی چیست؟کاربرد هوش مصنوعی در پزشکیهوش مصنوعی کاربردهای بیشماری در زمینه پزشکی و درمان دارد.طبق گفته سرتکس، معنی این کاربرهای بیشمار آن است که از تشخیص ارتباط بین کدهای ژنتیکی گرفته تا استفاده از ربات های هوش مصنوعی برای عمل های جراحی دشوار، همه و همه در زمره کاربرهای هوش مصنوعی در زمینه پزشکی می باشد. هوش مصنوعی با همه این کاربردهایش توانسته دوره مدرنی را در خدمات درمان و سلامتی ایجاد کند و آن را به سطح دیگری ببرد.هوش مصنوعی دقیقا چیست؟هوش مصنوعی چه چیزی است؟هوش مصنوعی (AI) درواقع برنامه‌های پیشرفته‌ایه که به شبیه‌سازی رفتارهای خاص و هوشمندانه‌ی انسان مانند منطق، استدلال و تصمیم‌گیری می‌پردازه.در اکثر نوشته‌ها و مقالات از هوش ماشینی به‌عنوان "دانش شناخت و طراحی عامل‌های هوشمند" یاد می‌شه. این تکنولوژی اومده تا زندگی بشر رو آسون‌تر و بهتر کنه.یادگیری ماشین اساس هوش مصنوعی مدرنه؛ چون که الگوریتمیه که به ماشین اجازه می‌ده تا به‌صورت مستقل و بدون برنامه‌نویسی مشخصی، به یادگیری بپردازه. یادگیری ماشین دارای یک زیرمجموعه به نام یادگیری عمیقه که با توجه به داده‌هایی که قبلا با اون‌ها کار کرده، به AI امکان نتیجه‌گیری می‌ده. این کار به‌وسیله‌ی یک شبکه‌ی عصبی مصنوعی انجام می‌شه که یک سری الگوریتم یادگیری ماشین هستن.هوش مصنوعی در پزشکی چگونه کار میکند؟هوش منصوعی می‌تواند به پردازش داده‌های پزشکی کمک کند و به متخصصان پزشکی بینش‌های مهمی بدهد، نتایج سلامتی و تجربیات بیمار را بهبود بخشد.هوش مصنوعی در پزشکی استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی برای جستجوی داده‌های پزشکی و کشف دیدگاها برای کمک به بهبود نتایج سلامت و تجربیات بیمار است. به لطف پیشرفت های اخیر در علوم کامپیوتر و انفورماتیک، هوش مصنوعی (AI) به سرعت به بخشی جدایی ناپذیر از مراقبت های بهداشتی مدرن تبدیل می شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و سایر برنامه‌های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی برای حمایت از متخصصان پزشکی در محیط‌های بالینی و تحقیقات در حال انجام،استفاده می‌شوند.در حال حاضر، رایج ترین نقش های هوش مصنوعی در تنظیمات پزشکی، پشتیبانی تصمیم گیری بالینی و تجزیه و تحلیل تصویربرداری است. ابزارهای پشتیبانی تصمیم بالینی به ارائه‌دهندگان خدمات سلامت کمک می‌کنند تا با فراهم کردن دسترسی سریع به اطلاعات یا تحقیقات مرتبط با بیمار، درباره درمان‌ها، داروها، سلامت روان و سایر نیازهای بیمار تصمیم‌گیری کنند. در تصویربرداری پزشکی، ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سی تی اسکن، اشعه ایکس، MRI و سایر تصاویر برای ضایعات یا سایر یافته‌هایی که رادیولوژیست انسانی ممکن است از دست بدهد، استفاده می‌شود.هوش مصنوعی در پزشکی را می توان به دو زیر گروه تقسیم کرد: مجازی و فیزیکی.بخش مجازی از کاربردهایی مانند سیستم های پرونده الکترونیک سلامت تا راهنمایی مبتنی بر شبکه عصبی در تصمیم گیری های درمانی را شامل می شود.بخش فیزیکی مربوط به روبات هایی است که در انجام جراحی ها، پروتزهای هوشمند برای افراد معلول و مراقبت از سالمندان کمک می کنند.هوش مصنوعی جایگزین پزشکان نیستامکان ندارد که هوش مصنوعی فورا جای پزشکان را بگیرد. در عوض، سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند ضایعه‌های بدخیم یا الگوهای خطرناک قلب را برای متخصصان مشخص کنند و به آنها امکان دهند تا بر تفسیر این نشانه‌ها تمرکز داشته باشند.کشف سریع داروکشف و ارائه دارو، یک فرآیند پرهزینه است. بسیاری از فرآیندهای تحلیلی مورد نیاز برای کشف دارو می‌توانند با کمک یادگیری ماشینی، کارآیی بیشتری داشته باشند. این روش می‌تواند نیاز به سالها پژوهش و صدها میلیون سرمایه‌گذاری را برطرف کند.هوش مصنوعی در حال حاضر با موفقیت در چهار حوزه مربوط به ارائه دارو به کار می‌رود.· شناسایی هدف برای مداخله· کشف گزینه‌های دارویی· سرعت بخشیدن به آزمایش‌های بالینی· یافتن زیست‌نشانگرهایی برای تشخیص بیماریشناسایی هدف برای مداخلهنخستین گام برای کشف دارو، درک ریشه بیولوژیکی بیماری و مکانیسم مقاومتی آن است. پس از این مرحله باید اهداف مورد نظر که معمولا پروتئین‌ها هستند، شناسایی شوند تا به درمان بیماری کمک کنند. روش‌هایی مانند بررسی "آران‌ای کوچک سنجاق‌سری"(shRNA) که به صورت گسترده در دسترس قرار دارند، میزان داده‌های قابل ارزیابی برای کشف مسیرهای درمان را به صورت قابل توجهی افزایش داده‌اند اما به کار بردن روش‌های قدیمی، هنوز یک چالش برای ادغام منابع گسترده و گوناگون داده‌ها به شمار می‌رود.الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های در دسترس را به شکل ساده‌تری تحلیل کنند و حتی یاد بگیرند که به شناسایی خودکار پروتئین‌های مورد نظر بپردازند.تشخیص اولویت بندی درمان بیمارانعلم پزشکی از طریق پیشگیری بیماری، درمان‌های دقیق و مؤثر، یادگیری از دانش گذشته و ارزیابی نتایج پیشرفت می‌کند. معرفی سیستم‌هایی که پزشکان از طریق AI فعالیت دارند می‌تواند تا میزان زیادی به کاهش میزان مرگ و میر کمک می‌کنند و این کار را از طریق اولویت دادن کسانی که نیاز فوری به درمان دارند پیش می رود. تشخیص سریع شرایط اضطراریسیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی که در محل بستری بیمارها قرار دارند؛ می‌توانند شرایط اضطراری را تشخیص داده و در عرض چند دقیقه قبل از وقوع حادثه‌ای بد پزشکان را مطلع کنند. این سیستم های مجهز به هوش مصنوعی قابلیت استفاده در خانه یا بیمارستان و در کنار بیماران بستری شده را دارند.علاوه بر این، تشخیص بیماری‌ها یکی دیگر از فواید و کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با سرعت و دقت بیشتری می‌توانند به پزشکان در تشخیص بیماری کمک کنند. بیمارستان جان رادکلیف در آکسفورد انگلستان، Ultromics، یک پلت فرم تشخیصی مبتنی بر AI را توسعه داده است. آزمایش‌های اولیه نشان می‌دهد که Ultromics در تشخیص بیماری‌های قلبی بسیار خوب عمل می‌کند.استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص پزشکی باعث می‌شود که سرعت و دقت بیشتری در تشخیص بیماری‌ها رخ دهد و بیماری در زمان کمتری تحت درمان قرار گیرد و نتایج حاصل از آن رضایت بخش تر می‌باشد. در صورتی که پزشک دور است تشخیص بیماری انجام شود؛ نتایج پاتالوژی بر اساس تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی و با سرعت بیشتری انجام شود. در روزهای تشخیصی، هزینه‌ها کاهش می‌یابد و بسیاری از کاربرد های دیگر که در این قسمت تنها به چند مورد از آن اشاره کرده‌ایم. یادگیری ماشینی در هوش مصنوعی و تشخیص بیماری‌ها می‌تواند باعث زندگی مجدد تعداد زیادی از بیماران با شرایط خاص شود.منبع :https://medium.com/@koroush007/%D9%87%D9%88%D8%B4-%D9%85%D8%B5%D9%86%D9%88%D8%B9%DB%8C-%D9%88-%D9%81%D9%88%D8%A7%DB%8C%D8%AF-%D8%A2%D9%86-%DA%86%DB%8C%D8%B3%D8%AA-2309cd6e2779?source=your_stories_page----------------------------------------