هوش مصنوعی در حال نفوذ به شیوه‌های حیاتی مراقبت‌های بهداشتی است، از تفسیر ماموگرام‌ها تا کشف داروهای نجات‌دهنده زندگی، در حالی که به طور جراحی روندهای بیمارستانی را متحول می‌کند. پتانسیل هوش مصنوعی برای انقلاب در نحوه انجام کسب و کار توسط سازمان‌ها برای دهه‌ها مورد بررسی قرار گرفته و از زمانی که هوش مصنوعی مولد در کمتر از سه سال پیش مورد توجه قرار گرفت، حتی بیشتر شده است. در حالی که مبالغ‌سازی‌های هوش مصنوعی در بسیاری از صنایع بر واقعیت غلبه کرده است، بخش بهداشت و درمان یک استثنای قابل توجه است. فناوری‌های هوش مصنوعی نقش حیاتی در خدمات پزشکی ایفا می‌کنند ، از تشخیص و مراقبت شخصی گرفته تا مدیریت سوابق و صورتحساب.

توانایی هوش مصنوعی در تحلیل و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها با سرعت شگفت‌انگیز در زمینه‌ای که تصمیمات حساس به زمان بر اساس تصاویر پزشکی، نتایج آزمایش‌ها، سوابق پزشکی بیماران و دیگر داده‌های تاثیرگذار بر زندگی اتخاذ می‌شود، به طور گسترده‌ای قابل استفاده است. قابلیت‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی نه تنها به تشخیص بیماری‌ها و اختلالات کمک می‌کند، بلکه همچنین می‌تواند تعاملات دارویی بالقوه را پیش‌بینی کند، درمان‌های بیماران را توصیه کند، مراقبت‌های مستمر را ترتیب دهد و نتایج بیماران را بهبود بخشد. علاوه بر این، هوش مصنوعی نقش فزاینده‌ای در مدیریت بیماران، کشف و توسعه داروها و فرآیندهای اداری ایفا می‌کند.

در سامانه تله ویزیت، بصورت آنلاین توسط  دکتر سیروس مومن زاده  ویزیت شوید. جهت تله ویزیت روی لینک زیر کلیک کنید.

https://www.televisit24.com/drmomenzadeh

به همین دلایل و بیشتر، انتظار می‌رود که تمایل صنعت بهداشت و درمان به سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی با نرخ شگفت‌انگیزی افزایش یابد - ۳۸.۶ درصد به صورت سالانه در پنج سال آینده، که توسط یادگیری عمیق، مراقبت از سالمندان و مدیریت مراقبت‌های مزمن، به گفته شرکت تحقیقاتی MarketsandMarkets، به پیش می‌رود. همچنین، شرکت مک‌کینزی به چندین کاتالیزور برای افزایش سرمایه‌گذاری‌های بهداشتی در هوش مصنوعی اشاره می‌کند، از جمله هوش مصنوعی مولد (GenAI)، موارد استفاده در دفاتر پشتیبانی، پردازش ادعاها و تأیید بیمه.

شانون جرمن فاراهر، تحلیلگر ارشد بهداشت و درمان در فورستر، گفت: “هوش مصنوعی در حال برعکس کردن سیستم بهداشت و درمان به شیوه‌ای که می‌شناسیم، است.” سازمان‌های بهداشتی هنوز با مجموعه‌ای از مشکلات ریشه‌ای دست و پنجه نرم می‌کنند، جرمن افزود و به کمبود نیروی کار، بودجه‌های محدود، بار اداری، نوسانات در بازسازی‌های نظارتی امروز و همچنین روابط دشوار بین پرداخت‌کنندگان، ارائه‌دهندگان و داروسازان اشاره کرد. او گفت: “بسیاری هوش مصنوعی را به عنوان پاسخی برای این مشکلات می‌بینند، در حالی که دیگران آینده‌ای را تصور می‌کنند که به هوش مصنوعی نیاز دارند تا تنها رقابتی و مرتبط باقی بمانند، چه رسد به کارآمدی عملی و مالی.”

در سامانه تله ویزیت، بصورت آنلاین توسط  دکتر فاطمه نعمت اللهی  ویزیت شوید. جهت تله ویزیت روی لینک زیر کلیک کنید.

https://www.televisit24.com/drnematolahi

این راهنمای جامع به جنبه‌های مختلف هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی، از جمله کاربردها، مزایا، چالش‌ها، فناوری‌ها و روندها می‌پردازد. خوانندگان همچنین تحلیلی کلی از آنچه که متخصصان مراقبت‌های بهداشتی و فناوری اطلاعات باید برای اجرای موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در حالی که به مسائل حیاتی اخلاقی و انطباق می‌پردازند، دریافت خواهند کرد. پیوندها، تحقیقات و نظرات ارائه شده در این صفحه به مقالات مرتبط متصل می‌شوند که بینش‌های اضافی، تحولات جدید و مشاوره از کارشناسان صنعت بهداشت و درمان را فراهم می‌کنند.

چگونه هوش مصنوعی در حال تغییر کاربردها در مراقبت‌های بهداشتی امروز است

توانایی‌های متعدد هوش مصنوعی در حال تغییر روندهای بالینی و اداری روزمره بیمارستان‌ها، سیستم‌های بهداشتی و کلینیک‌های بزرگ پزشکی است. بسته به کاربرد، سازمان‌های بهداشتی می‌توانند ابزارهای هوش مصنوعی را از طریق برنامه‌های آزمایشی، خطوط خدمات فردی یا جمعیت‌های بیمار پیاده‌سازی کنند. آنها همچنین می‌توانند فرآیندهای هوش مصنوعی را که شامل سیستم‌های سوابق سلامت الکترونیکی (EHR) است، با قابلیت‌های اضافی هوش مصنوعی تقویت کنند. چندین شیوه بهداشتی، از جمله موارد زیر، به شدت تحت تأثیر هوش مصنوعی قرار دارند.

مشارکت بیماران: چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در بهداشت و درمان تعاملات بیماران را تسهیل می‌کنند، مانند تعیین وقت ملاقات، تمدید نسخه یا پرداخت صورتحساب. بسته به میزان دشواری، چت‌بات‌ها می‌توانند تعیین کنند که آیا بیمار نیاز به صحبت با یک فرد دارد یا خیر، بر اساس علائم پزشکی یا پیچیدگی نیازهای بیمار. چت‌بات‌ها همچنین می‌توانند توصیه‌های مبتنی بر شواهد ارائه دهند یا منابع آموزشی را به زبان مادری بیمار ترجمه کنند.

پشتیبانی اداری برای پزشکان:هوش مصنوعی می‌تواند برای مستند کردن ملاقات‌های بیماران، تهیه یادداشت‌های پس از ویزیت برای بیماران، مدیریت اطلاعات و حمایت از تصمیمات بالینی استفاده شود. با رهایی از بار و استرس کاغذبازی، پزشکان می‌توانند زمان بیشتری را به تعامل با بیماران اختصاص دهند. سیستم‌های هوش مصنوعی مجهز به هوش بالینی محیطی در اتاق‌های معاینه برای بازیابی اطلاعات از سیستم سوابق سلامت الکترونیکی و همچنین ضبط یادداشت‌ها و ایجاد دستورالعمل‌ها برای نسخه‌ها یا درخواست‌های آزمایشگاهی استفاده می‌شوند.

مستندسازی: GenAI در بهداشت و درمان بر موارد استفاده اداری متمرکز است که کیفیت، سرعت و کارایی مستندات بهداشتی را بهبود می‌بخشد، بر اساس نظرسنجی‌ای که در فوریه ۲۰۲۵ توسط انجمن پزشکی آمریکا منتشر شد. مدل‌های GenAI می‌توانند حجم عظیمی از داده‌های پزشکی را از EHRها پردازش کرده و اطلاعات ناقص را شناسایی کنند. مایکروسافت گزارش داد که دستیار هوش مصنوعی تقویت شده‌اش حدود پنج دقیقه از زمان ملاقات پزشکان با بیماران را صرفه‌جویی می‌کند، در حالی که اوراکل اعلام کرد که عامل بالینی هوش مصنوعی‌اش زمان مستندسازی را نزدیک به ۳۰ درصد کاهش می‌دهد.

تحلیل داده‌ها: بیشتر داده‌های بهداشتی، از جمله تصاویر پزشکی و گزارش‌های آزمایشگاهی، غیرساختاریافته هستند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند منابع داده‌های غیرساختاریافته را بسیار سریع‌تر از ابزارهای تحلیل سنتی تجزیه و تحلیل کنند. بسته به الگوریتم، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بینش‌های تشخیصی ارائه دهند، بیماران پرخطر را شناسایی کنند، درمان‌ها را توصیه کنند یا به بیمارستان‌ها کمک کنند تا از تعاملات دارویی مضر جلوگیری کنند.

تفسیر تصویربرداری: تحلیل انسانی با چشم غیرمسلح می‌تواند وقت‌گیر و مستعد خطا باشد. ابزارهای شناسایی تصویر می‌توانند مطالعاتی مانند اشعه ایکس، الکتروکاردیوگرام‌ها و سی‌تی‌اسکن‌ها را تفسیر کنند تا ناهنجاری‌ها را شناسایی کرده، تشخیص رایانه‌ای ارائه دهند یا نتایج نرمال را ارائه دهند تا رادیولوژیست‌ها بتوانند بر روی مطالعات پیچیده‌تر تمرکز کنند.

جراحی با کمک ربات: اگرچه برای دهه‌ها استفاده می‌شود، جراحی با کمک ربات اکنون به جراحان در حین انجام عمل‌های مرتبط با نواحی تنگ، شلوغ و گاهی غیرقابل دسترسی مانند پروستات و مجاری ادراری کمک می‌کند. این رویکرد کم‌تهاجمی می‌تواند زمان بهبودی را تسریع کرده و مدت زمان بستری در بیمارستان را کاهش دهد. سیستم‌های رباتیک همچنین ممکن است در آینده وظایف جزئی مانند بخیه زدن را انجام دهند.

کشف و توسعه دارو: چرخه توسعه دارو میلیاردها دلار و دهه‌ها تحقیق را می‌طلبد، بدون تضمینی برای تأیید نظارتی از سوی اداره غذا و داروی ایالات متحده. ادغام فناوری‌های هوش مصنوعی در فرآیندهای کشف، توسعه و تولید دارو می‌تواند به شرکت‌های داروسازی کمک کند تا داروهای جدید را سریع‌تر و کارآمدتر به بازار عرضه کنند. ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال بهبود بهینه‌سازی فرآیند، نگهداری پیش‌بینی‌شده و کنترل کیفیت هستند و در عین حال الگوهای داده‌ای را که یک انسان ممکن است از دست بدهد، شناسایی می‌کنند.

تحقیق ژنومیک: پیشرفت‌های اخیر هوش مصنوعی در محاسبات، تکنیک‌های مدیریتی، الگوریتم‌ها و مدل‌های زبان بزرگ چندوجهی در حال تقویت تحقیق ژنومیک هستند. هوش مصنوعی همچنین سرعت و دقت کشف هدف دارویی، مدل‌سازی و تشخیص بیماری و درمان ژنتیکی را بهبود می‌بخشد و به پزشکان در ارائه درمان‌های پزشکی شخصی و دقیق به بیماران کمک می‌کند.

تله‌پزشکی: هوش مصنوعی از خدمات بهداشتی از راه دور که بر روی زیرساخت‌های ارتباطی ارائه می‌شود، پشتیبانی می‌کند. موارد استفاده تله‌پزشکی شامل تحلیل تصاویر پزشکی، تریاژ مجازی بیماران، دستیاران مراقبت مجازی، مدیریت بیماری‌های مزمن، بررسی‌های سلامت روان، نظارت بر بیماران در محیط‌های بالینی و همچنین کمک‌های اداری و بالینی است.

نظارت بر بیماران از راه دور: هوش مصنوعی می‌تواند به ابزارهای نظارت بر بیماران از راه دور وارد شود یا برای ساده‌سازی پردازش داده‌های RPM استفاده شود تا مراقبت از بیماران را خارج از محیط بیمارستان فراهم کند. هوش مصنوعی حسگرهای بیولوژیکی و پوشیدنی‌ها را تقویت می‌کند تا تیم‌های مراقبت به بینش‌هایی درباره علائم حیاتی یا سطوح فعالیت بیماران دست یابند، عوارض بالینی را پیش‌بینی کنند و بیمارانی را شناسایی کنند که احتمالاً از خدمات بیمارستان در خانه بیشتر از مراقبت در بیمارستان بهره‌مند می‌شوند.

فیزیوتراپی: ممکن است برای فیزیوتراپیست‌های مستقر در یک مکان دشوار باشد که درمان مداومی برای بیماران در مکان‌های مختلف فراهم کنند. فیزیوتراپیست‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های بیماران و ارائه توصیه‌های درمانی شخصی به هر بیمار استفاده کنند. با ادغام واقعیت مجازی در درمان‌های فیزیوتراپی، بیماران می‌توانند بازخورد فوری در مورد برنامه آموزشی خود دریافت کنند در حالی که کلینیک‌ها پیشرفت بیمار را تحت نظر دارند.

مدیریت چرخه درآمد: قبل از هوش مصنوعی و اتوماسیون، پردازش ادعاهای بیمه عمدتاً دستی و برای بیماران خسته‌کننده بود که مجبور بودند زمان‌های طولانی را در تلفن بگذرانند. اتوماسیون مراحل مختلف فرآیند RCM را تسریع می‌کند، مانند اعمال کدهای پزشکی صحیح بر روی ملاقات‌های بیماران یا پر کردن اطلاعات جمعیتی.

زنجیره تأمین: مدیریت موجودی مناسب، الزامات سردخانه و تاریخ انقضای واکسن‌ها، داروها و دیگر ملزومات کار دشواری است. تحلیل پیش‌بینی شده مدیریت موجودی را بهبود می‌بخشد و با ردیابی داده‌های تاریخی، پیش‌بینی تقاضا و نظارت بر مهلت‌های حمل و الزامات ایمنی محصول کمک می‌کند.

استراتژی تجاری: بیمارستان‌ها و سیستم‌های بهداشتی ممکن است در بازارهای بسیار رقابتی در زمینه جذب و حفظ بیماران قرار بگیرند. تیم‌های فروش و بازاریابی می‌توانند از هوش مصنوعی برای ارائه تحلیل و بینش در مورد جمعیت بیماران استفاده کنند که به کسب و کارها کمک می‌کند تصمیمات بهتری بگیرند که رشد درآمد را به دنبال داشته باشد.

اخلاق: چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به طور سنجیده‌ای در مراقبت‌های بهداشتی اجرا شود

در حالی که مزایای ملموس قابل توجهی از هوش مصنوعی در چندین زمینه کلیدی بهداشت و درمان وجود دارد، رقابت برای دستیابی به نتایج مثبت و پیشرفت‌های پزشکی می‌تواند با مدیریت اخلاقی درمان‌های پزشکی بیماران در تعارض باشد.

صنعت بهداشت و درمان به طور اخلاقی مسئول است که اطمینان حاصل کند اطلاعات حساس بیمار مطابق با الزامات نظارتی موجود، مانند استانداردهای حفظ حریم خصوصی داده‌های بیماران، محافظت می‌شود. همچنین مسئول است که اطمینان حاصل کند اطلاعات بیمار به طور مناسب استفاده می‌شود تا ارائه‌دهندگان خدمات درمانی و سیستم‌های هوش مصنوعی “آسیبی نرسانند” ،یک اصل اساسی از قسمت بقراط. همچنین مسئول است که اطمینان حاصل کند که اطلاعات بیماران به طور شفاف و مسئولانه استفاده می‌شود تا تعصب در تصمیم‌گیری کاهش یابد و در عین حال ناشناس بودن بیماران تضمین شود.

هوش مصنوعی به دور از کمال است، بنابراین زمانی که از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود، ارائه‌دهندگان موظف هستند که اطمینان حاصل کنند که این فناوری معیارهای خود را نقض نکند. کاربرد اخلاقی هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی شامل سه ملاحظه اساسی است:

• دقت: کمک‌های هوش مصنوعی در بهداشت و درمان هرگز نباید به سادگی پذیرفته شود. در حالی که اطلاعاتی که هوش مصنوعی ارائه می‌دهد می‌تواند جان‌ها را نجات دهد، نتایج آن همیشه باید توسط کارشناسان انسانی مورد بررسی و اعتبارسنجی قرار گیرد.
• عدالت: نتایج هوش مصنوعی تنها به خوبی داده‌های زیرین بستگی دارد. داده‌های ناقص، نادرست و متعصب می‌توانند دقت نتایج را کاهش دهند و بر تصمیم‌گیری در زمینه بهداشت و درمان تأثیر منفی بگذارند.
• امنیت: حفاظت از داده‌های حساس بیمار از دسترسی غیرمجاز یا نامناسب نیاز به امنیت گسترده‌ای دارد تا اطمینان حاصل شود که داده‌های استفاده شده برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی به درستی ناشناس شده‌اند، به طوری که شرایط و نتایج نتوانند به بیماران خاص مربوط شوند. امنیت هوش مصنوعی نیاز به یک رویکرد جامع دارد که تعهدات حرفه‌ای فناوری اطلاعات و بهداشت و درمان را در بر بگیرد.

توسعه و پایبندی به استانداردها و سیاست‌های اخلاقی می‌تواند برای سازمان‌های بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی چالش‌برانگیز باشد. مشکلات می‌توانند به دلیل عدم رهبری، سیاست‌ها، آموزش و تخصص به وجود آیند. بهترین شیوه‌های زیر می‌توانند اطمینان حاصل کنند که این سازمان‌ها از ابزارها، فناوری‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی به طور عاقلانه و به نفع بیماران استفاده می‌کنند و در عین حال خود را در برابر نقض‌های اخلاقی محافظت می‌کنند:

• حمایت اجرایی: استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی باید از بالاترین سطح سازمان بهداشت و درمان آغاز شود، با رهبری ارشد که نیاز به پایبندی به استانداردهای اخلاقی را شناسایی کند و دستوری برای استفاده اخلاقی از سیستم‌های هوش مصنوعی صادر کند. این شامل درک خطرات هوش مصنوعی مرتبط با حفاظت از داده‌ها، مالکیت داده‌ها، کیفیت داده‌ها، تعصب داده‌ها، رضایت آگاهانه بیمار، مسئولیت و پاسخگویی است.
• سیاست‌های جامع هوش مصنوعی: چارچوب‌های سیاستی دقیق به راهنمایی استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کنند، توصیه‌های هوش مصنوعی را به عمل بالینی تبدیل کرده و شفافیت و توضیحات در مورد هوش مصنوعی را تضمین می‌کنند. سیاست‌ها شامل اطلاعاتی در مورد رضایت بیمار و دسترسی برابر به مراقبت، اطمینان از اینکه هوش مصنوعی بیماران را غیرانسانی نمی‌کند و رسیدگی به خطاها، تعصب‌ها و سوءاستفاده‌های سیستم‌های هوش مصنوعی است.
• برنامه‌های آموزشی اجباری: سیاست‌های حکمرانی در مورد استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی باید در سراسر سازمان بهداشت و درمان ارتباط برقرار شده و تقویت شوند و آموزش‌های معنادار اخلاق هوش مصنوعی برای تمام کارکنان بالینی و اداری اجباری باشد.
• پایبندی به مقررات حریم خصوصی: پایبندی به قوانین و مقررات قوی که در حال حاضر برای محافظت از اطلاعات شناسایی شخصی بیماران وجود دارد، بسیاری از مسائل اخلاقی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی را حل می‌کند. شیوه‌های زیر الزامی است: کسب رضایت بیمار در مورد نحوه جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها، جمع‌آوری حداقل داده‌ها، رعایت پروتکل‌های ذخیره‌سازی و امنیت داده‌ها، استفاده از ابزارهای مدیریت هویت و دسترسی و پیاده‌سازی تدابیر پشتیبانی از داده‌ها و بازیابی از بلایای طبیعی.
• نظارت انسانی بر هوش مصنوعی در چندین سطح: توصیه‌های هوش مصنوعی همیشه باید برای دقت بررسی شود؛ تصمیمات بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی باید قابل توضیح و بررسی شوند تا جنبه‌های موضوعی مانند ترجیحات و ارزش‌های بیمار را مدنظر قرار دهند. مسئولیت و سایر مسائل قانونی که بر کل زنجیره سیستم هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارد نیز باید در نظر گرفته شود و آموزش‌های منظم در مورد استفاده صحیح و قابل قبول از ابزارهای هوش مصنوعی ارائه شود.
• وجود کارشناسان هوش مصنوعی در کادر: دانش گسترده از سیستم‌های هوش مصنوعی و بینش دقیق در مورد زیرساخت محاسباتی سازمان بسیار مهم است و به یک کادر متخصص نیاز دارد که درک و حمایت از تلاش‌های ادغام اخلاقی با سیستم‌های هوش مصنوعی را داشته باشد. وجود شکاف در تخصص می‌تواند ابتکارات اخلاقی هوش مصنوعی را به خطر اندازد و سازمان بهداشت و درمان را در معرض خطر قرار دهد.
• تمرکز بر بیمار: درمان بیماران در چندین سطح شامل همدلی و حساسیت در جمع‌آوری اطلاعات، شناسایی و احترام به ترجیحات و ارزش‌های بیماران و پیگیری نتایج بیماران و کیفیت مراقبت است. رضایت بیمار باید به طور واضح و مختصر توضیح دهد که اطلاعات جمع‌آوری شده چیست، چرا به آن نیاز است و چگونه استفاده می‌شود، با این گزینه که بیماران می‌توانند از برخی استفاده‌های داده‌ای صرف نظر کنند.

چه مزایایی با استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی همراه است؟

هوش مصنوعی پتانسیل کمک به سازمان‌های بهداشتی در کاهش هزینه‌ها، بهبود مراقبت از بیماران و رهایی ارائه‌دهندگان از وظایف دستی مانند مستندسازی ملاقات‌های بیماران را دارد. مراقبت‌های بهداشتی از جمله نخستین صنایعی بود که هوش مصنوعی را به شیوه‌ای عملی به کار گرفت. از اتاق‌های عمل تا آزمایشگاه‌های تحقیقاتی و دپارتمان‌های صورتحساب، هوش مصنوعی به طور گسترده‌ای در روندهای سازمان‌های بهداشتی یکپارچه شده است. GenAI به نظر می‌رسد که آخرین کاتالیزور است. دسترسی به مدل‌های GenAI، جرمن از فورستر اشاره کرد، به پذیرش خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی توسط بیماران و کارکنان بهداشت و درمان کمک کرده است.

طبق گزارش “گزارش پذیرش هوش مصنوعی و مراقبت‌های بهداشتی ۲۰۲۴” که اواخر سال گذشته توسط انجمن اطلاعات و سیستم‌های مدیریت بهداشت و درمان (HIMSS) به همکاری Medscape منتشر شد، اکثر سیستم‌های بهداشتی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. نظرسنجی HIMSS از متخصصان فناوری اطلاعات و پزشکی نشان داد که ۸۶ درصد از بیمارستان‌ها و سیستم‌های بهداشتی از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و ۴۳ درصد حداقل یک سال است که از این فناوری استفاده می‌کنند - این افزایش قابل توجهی از تنها ۱۹ درصد بیمارستان‌ها است که در نظرسنجی انجمن بیمارستان‌های آمریکا در سال ۲۰۲۲ گزارش شده بود.

سیستم‌های هوش مصنوعی به چندین حوزه از مراقبت‌های بهداشتی، از جمله تشخیص، درمان‌های بیماران، مدیریت و تجربه بیمار سود می‌رسانند. توانایی هوش مصنوعی در جذب و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های خام و غیرساختاریافته، از تصاویر پزشکی و آزمایش خون گرفته تا داده‌های نوظهور - یعنی داده‌هایی که از سوابق غیر بهداشتی مانند رسانه‌های اجتماعی و جستجوهای اینترنتی استنباط می‌شود - به این معنی است که ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی می‌توانند از یک بیماری یا اختلال بالقوه به مراتب زودتر از بررسی مستقیم انسانی مطلع شوند. با کوتاه کردن زمان تشخیص، درمان‌های بیماران می‌توانند سریع‌تر، کمتر مزاحم و کم‌هزینه‌تر باشند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند تشخیص‌های انسانی را دوباره چک کند و درمان‌ها یا داروها را در برابر سوابق سلامت دیجیتال موجود و پروفایل‌های بیماران بررسی کند و به طور بالقوه خطاهای تشخیصی را کاهش داده، از درمان‌های غیرضروری یا ناکارآمد جلوگیری کرده و از تعاملات دارویی خطرناک جلوگیری کند.

استفاده از هوش مصنوعی در ژنومیک برای ارائه سرعت و دقت در کشف هدف دارویی، مدل‌سازی بیماری، تشخیص بیماری و درمان ژنتیکی نویدبخش است برای گنجاندن پزشکی شخصی و دقیق در آینده. ابزارهای ژنومیک هوش مصنوعی می‌توانند با هم ترکیب شوند تا داده‌های ژنومیک را به طور بالقوه قابل دسترس‌تر کنند، جنبه‌های مختلف تحقیق سلامت را تقویت کرده و فرصت‌های جدیدی برای کشف در بسیاری از زمینه‌های کلیدی علوم سلامت، از جمله DNA تاریک، زیست‌شناسی فضایی، و ویرایش ژن و اومیکس که شامل رشته‌های مختلف زیست‌شناسی مرتبط با ژنومیک است، باز کنند.

ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی و کارکنان اداری غالباً آنقدر با کاغذبازی‌های طاقت‌فرسا غرق می‌شوند که تعاملات بیماران ممکن است تحت تأثیر قرار گیرد و خدمات بهداشتی را برای بسیاری از بیماران ناامیدکننده و ناامیدکننده کند. استفاده از هوش مصنوعی در مستندسازی بالینی، به عنوان مثال، به دکتر ارین لیسبرگ، پزشک کادر در مرکز بهداشت دانشجویی دانشگاه ایندیانا، کمک کرده است تا به طور موثرتری به نفع بیمارانش کار کند. او اشاره کرد که استفاده از محصول Sunoh.ai، مشغله‌های یادداشت‌برداری بالینی او را برای هر بیمار ۵ تا ۱۵ دقیقه کاهش داده است. او گفت: “یکی از مهم‌ترین چیزها این است که بتوانم کارم را به موقع انجام دهم و تعادل خوبی بین کار و زندگی داشته باشم.” “این یک تجربه واقعاً مثبت بوده است.”

توانایی‌های هوش مصنوعی همچنین می‌تواند جنبه‌های مختلف مدیریت بهداشت و درمان را بهبود بخشد، از جمله موارد زیر:

• بهبود قابلیت‌های زمان‌بندی، با استفاده از چت‌بات‌های زبان طبیعی برای تعیین، تغییر یا لغو قرار ملاقات‌ها و پاسخ به سوالات پزشکی پایه.
• کمک تعاملی با مسائل صورتحساب پزشکی، از جمله تعهدات مالی بیمار مانند پرداخت‌های مشترک و هزینه‌های مالی که تحت پوشش بیمه سلامت نیستند.
• مدیریت دقیق‌تر صورتحساب و مدیریت جامع‌تر سوابق بیماران با پیگیری رویه‌های پزشکی و اعمال کدگذاری صحیح.
• تحلیل پیش‌بینی برای ملاقات‌های بیماران، سوابق، مراقبت و صورتحساب برای کشف تقلب‌های احتمالی در حوزه بهداشت و درمان یا فعالیت‌های غیرمجاز.
• نظارت برای اطمینان از اینکه فقط کاربران مجاز می‌توانند به داده‌های بیماران دسترسی پیدا کنند و هرگونه استفاده از داده‌ها به صورت ایمن، اخلاقی و مطابق با الزامات نظارتی انجام شود.

چه چالش‌هایی با استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی همراه است؟

پیاده‌سازی‌های ضعیف مدیریت‌شده هوش مصنوعی می‌تواند منجر به چندین عارضه خطرناک شود، از جمله داده‌های متعصب، نقض امنیت، نقض حریم خصوصی بیماران و اختلال در ارتباطات کارکنان و بیماران. و پروژه‌های بداندیشیده و شتابزده به احتمال زیاد بازگشت سرمایه را تولید نخواهند کرد.

برای تحقق کامل مزایای هوش مصنوعی در بهداشت و درمان، سازمان‌های بهداشتی باید بر چندین مانع غلبه کنند زیرا با استفاده اخلاقی از داده‌ها، الزامات قانونی مانند HIPAA، حفاظت از اطلاعات بهداشتی محافظت‌شده و مسائل مسئولیت احتمالی روبرو هستند.

درک هوش مصنوعی

مهم‌ترین مانع برای سازمان‌های بهداشتی که در نظر دارند هوش مصنوعی را به کار گیرند، درک اصول فناوری و توسعه یک استراتژی و چشم‌انداز هوش مصنوعی است. دو هدف اصلی استراتژی هوش مصنوعی باید افزایش کارایی عملیات تجاری و توسعه منابع جدید درآمد باشد. با توجه به هزینه یک پروژه معمولی هوش مصنوعی، بهتر است یک پیاده‌سازی هوش مصنوعی با بالاترین پتانسیل بازگشت سرمایه را انتخاب کنید. اما یک نقطه چالش‌برانگیز، تعریف پارامترهای موفقیت و اندازه‌گیری بازگشت سرمایه است.

دکتر بیل فِرا، مشاور دلاویت، اذعان کرد: “تاریخی، سازمان‌ها در اندازه‌گیری موفقیت از ابتدا، تعیین خط پایه و پیگیری برای اطمینان از اینکه فرضیه پشت پیاده‌سازی ابزار هوش مصنوعی یا GenAI به واقعیت تحقق یافته است، چندان خوب نبوده‌اند.” یک ساختار حاکمیت هوش مصنوعی شامل ذینفعان مرتبط، از جمله بالینی‌ها، رهبران کسب‌وکار و مدیران مالی، می‌تواند به سازمان‌های بهداشت و درمان در شناسایی موارد استفاده، پیاده‌سازی پروژه‌ها و پیگیری پیشرفت آنها کمک کند. با این حال، آن ساختار نباید به قیمت خفه کردن نوآوری باشد.

دریافت داده‌های با کیفیت

چالش دیگری که همیشه وجود دارد، داده‌ها و تکه‌تکه بودن آن در بیشتر سازمان‌ها است. تکه‌تکه بودن استفاده از داده‌ها را در مدل‌های هوش مصنوعی دشوار می‌کند و می‌تواند به نتایج ضعیف منجر شود. ارائه‌دهندگان، پرداخت‌کنندگان، داروخانه‌ها و آزمایشگاه‌های تست از استانداردهای مختلفی برای ذخیره داده‌ها استفاده می‌کنند که سازمان‌های بهداشتی را مجبور به صرف تلاش‌های عظیم برای جمع‌آوری، پاکسازی و هماهنگ‌سازی داده‌های خود می‌کند تا قابل اعتماد باشند و هوش مصنوعی بتواند از آن‌ها استفاده کند.

عدالت، حریم خصوصی و امنیت داده‌ها

استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی به دنبال اطمینان از این است که مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان تعصب‌هایی را منعکس نکنند که ممکن است داده‌ها را به زیان گروه‌های نژادی یا قومی تحریف کنند. علاوه بر ملاحظات اخلاقی، سازمان‌های بهداشتی باید انطباق قانونی را در پروژه‌های هوش مصنوعی خود مدنظر قرار دهند. امنیت و حریم خصوصی مدل‌های هوش مصنوعی نیاز به مرزهای مناسب دارد. امنیت و حریم خصوصی داده‌های بیمار باید در زمان ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی ادغام شود - نه بعد از آن.

یک مسئله دیگر در حریم خصوصی داده‌ها، “استفاده از هوش مصنوعی شخصی” (BYOAI) است، زمانی که کارکنان از ابزارهای هوش مصنوعی خود، مانند رابط‌های چت‌بات، برای انجام وظایف مختلفی که شامل اطلاعات حساس است استفاده می‌کنند، به جای اینکه تنها به ابزارهای هوش مصنوعی ارائه شده یا تأیید شده توسط فناوری اطلاعات تکیه کنند. جرمن هشدار داد: “BYOAI باید به دقت مدیریت شود و با توجه به تبعات اخلاقی، مسئولانه و ایمنی، به ویژه در حوزه بهداشت و درمان، به آن پرداخته شود.”

مدیریت تغییر

روش‌های جدید انجام کسب‌وکار با نگرانی از مهارت‌های منسوخ شده و نقش‌های به شدت تغییر کرده یا حذف شده همراه است، بنابراین آموزش کارکنان و مدیریت تغییر کلید است، از جمله برنامه‌های سواد هوش مصنوعی، آموزش‌های عملی و گواهینامه‌های صنعتی. سازمان‌ها باید تأثیرات هوش مصنوعی بر بیماران و خانواده‌های آنها و همچنین بر کارکنان بهداشت و درمان را مدنظر قرار دهند. نتایج بیماران ممکن است در صورت اختلال هوش مصنوعی در تعاملات روزمره بین طرفین به خطر بیفتد.

نظارت بر عملکرد هوش مصنوعی

شیوه‌های بهداشتی کوچک‌تر ممکن است در مقایسه با بیمارستان‌ها و سیستم‌های بهداشتی بزرگ‌تر در موقعیت نامناسبی قرار گیرند. مراکز بهداشتی مبتنی بر جامعه، روستایی یا واجد شرایط فدرال اغلب از حاکمیت هوش مصنوعی قوی یا تخصص برای نظارت بر عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی برخوردار نیستند.

ارائه‌دهندگان، پرداخت‌کنندگان و نهادهای علوم زندگی می‌توانند با تمرکز بر اخلاق، امنیت، کیفیت داده‌ها و پذیرش کاربران بر چالش‌های ادغام هوش مصنوعی غلبه کنند تا ابتکارات را در مسیر درست نگه دارند، به همراه استراتژی که اهداف به وضوح بیان شده و روش‌های قابل اعتماد برای پیگیری پیشرفت را در بر بگیرد.

سیستم مراقبت‌های بهداشتی مدرن در آینده چگونه خواهد بود؟

کلینیک مایو لیستی از آرزوها برای آینده هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی دارد که آن را “انقلاب مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر داده” می‌نامد. این لیست شامل انتخاب و تطبیق بیماران با بالاترین آزمایشات بالینی، توسعه و راه‌اندازی دستگاه‌های نظارت بر سلامت از راه دور، شناسایی شرایطی که در حال حاضر قابل شناسایی نیستند و تعیین خطر بیماری سال‌ها پیش از وقوع آن است.

جرمن پیش‌بینی کرد: “در آینده، تمام سازمان‌های بهداشتی موجودات هوشمند خواهند بود.” “تبدیل شدن به یک سازمان هوشمند بهداشتی نیاز به بهینه‌سازی روندها و ارتقاء تجربیات کارکنان و مشتریان دارد.” جرمن به شش ویژگی اشاره کرد که سیستم‌های بهداشتی آینده را مشخص می‌کند، از جمله بیمارستان‌های هوشمند: روندهای بالینی متصل و تأیید شده، تجربیات کارکنان برتر، مراقبت‌های بهداشتی شخصی‌سازی شده، داده‌های مالکیتی مصرف‌کننده، مداخلات ایمنی بالینی خودکار و هویت‌های دیجیتال به همراه اعتبارنامه‌های قابل تأیید.

سایر بهبودهای مبتنی بر هوش مصنوعی در افق شامل موارد زیر است:

• استفاده از مجموعه‌ای از داده‌های دقیق جمع‌آوری شده از بیماران برای شناسایی شروع بیماری‌های نادر که منجر به مداخلات سریع‌تر و مؤثرتر می‌شود.
• پیش‌بینی نرخ و پیامدهای پیشرفت بیماری، که منجر به درمان‌های به موقع و مؤثرتر می‌شود و در عین حال عوارض احتمالی را کاهش می‌دهد.
• پردازش داده‌ها از حسگرهای پزشکی و تفسیر تصاویر در ویدئوهای موجود از اتاق‌های معاینه و تسهیلات جراحی، ارائه ارزیابی‌های دقیق و توصیه‌های رویه‌ای به پزشکان در مکان‌های دور یا جاهایی که تعداد و تخصص کلینیک‌ها محدود است.
• تفسیر داده‌های ژنتیکی و ژنومیک یک بیمار برای ارائه برنامه‌های درمانی دقیق مرتبط با بیمار تحت پوشش پزشکی دقیق، از جمله ایجاد و تولید داروهای مخصوص برای فرد. پیشرفت‌ها ممکن است شامل ادغام داده‌های چندوجهی، تحلیل در زمان واقعی، بانک‌های زیستی استاندارد شده و مقررات مشخص‌تر برای استفاده از هوش مصنوعی باشد.
• افزایش حضور هوش مصنوعی عاملی در مراقبت‌های بهداشتی برای کمک به وظایف اداری، تماس با بیمه‌گران برای درخواست پیش‌مجوز برای درمان، نوشتن پیش‌نویس یادداشت‌ها، ارائه خلاصه‌ای از ملاقات‌های بیماران، بررسی روزانه با بیماران و جمع‌آوری نقاط داده بیماران که می‌تواند به یک مدل پیش‌بینی تغذیه شود.

منبع: techtarget.com