هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)، اصطلاحی است که برای توصیف استفاده از تکنولوژی برای شبیه‌سازی عملکردهای هوشمند و تفکر انتقادی قابل مقایسه با یک انسان بکار میرود.
کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت در سال‌های اخیر افزایش پیداکرده است و این تکنولوژی نوظهور متخصصان سلامت را قادر سازد تا با انجام تشخیص زودهنگام، بهینه سازی درمان، کاهش عوارض، کاهش مدت بستری شدن در بیمارستان و…. کیفیت زندگی بهتری را برای بیماران و جامعه فراهم کنند.
کاربردهای کنونی هوش مصنوعی در پزشکی در زمینه های مختلف:
- نورولوژی(مغز و اعصاب)
- بیماری های قلبی-عروقی
- تست های علملکرد ریوی
- تصویربرداری تشخیصی
- ارزیابی راه رفتن، وضعیت بدن و لرزش
- تشخیص سرطان در هیستوپاتولوژی
- بهینه سازی دوره‌ی بیماری از غربالگری و تشخیص تا درمان و مراقبت‌های بعدی
- تصمیم گیری دقیق‌تر در عملکردهای درمانی و بالینی
- ایجاد بیمارستان‌ها با کمک ربات
- تصویربرداری و تشخیص پزشکی
- مدیریت منابع و داده‌های بیمارستانی
- جراحی به کمک ربات
- نظارت بر بیماری‌های مزمن
- نگهداری پیشگویانه دستگاه‌های پزشکی
- بازرسی کیفیت بصری تجهیزات پزشکی
- کاربردهای عملی محاسبات کوانتومی در پزشکی
هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی
در حال حاضر، یکی از رایج ترین نقش های هوش مصنوعی در حوزه پزشکی، تشخیص بیماری ها و تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی می باشد.
تحقیقات نشان داده است که هوش مصنوعی با استفاده از شبکه های عصبی مصنوعی می تواند به اندازه رادیولوژیست های انسانی در تشخیص علائم سرطان سینه و همچنین سایر شرایط موثر باشد.
همچنین ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل سی تی اسکن، رادیولوژی، MRI و سایر تصاویر برای تشخیص ضایعات یا سایر یافته‌هایی که رادیولوژیست ممکن است از دست بدهد، استفاده می‌شود.
البته توجه کنید که تحقیقات و نتایج این آزمایشات هنوز در حال جمع آوری است و استانداردهای کلی برای کاربرد هوش مصنوعی در علوم پزشکی هنوز در حال تعریف است. با این حال، تردید کمی وجود دارد که هوش مصنوعی به بخش اصلی سیستم‌های سلامت دیجیتالی تبدیل خواهد شد که پزشکی مدرن را شکل داده و از آن پشتیبانی می‌کند.
چشم‌انداز و آینده هوش مصنوعی پزشکی
از نمونه پیشرفت های جدید این حوزه، میتوان به موارد زیر اشاره کرد:
- استفاده از هوش مصنوعی برای افزایش دقت تشخیصی تصاویر ماموگرافی
- استفاده از هوش مصنوعی برای کاهش نویز تصاویر و بهبود SNR تصاویر MRI و CT اسکن
- استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص و طبقه بندی تومورهای مغزی
- استفاده از هوش مصنوعی برای Optimization پروتکل ها در تصویربرداری MRI و CT اسکن
- استفاده از هوش مصنوعی برای کاهش استفاده از دوز تزریق داروی گادولینیوم در تصویربرداری MRI
- استفاده از هوش مصنوعی برای طراحی پروتکل های MR پیشرفته چند پارامتری و غیر رایج
- و……
معرفی برخی از شرکت های حوزه AI مرتبط با تصویربرداری پزشکی
شرکت Viz.ai
این نرم‌افزار از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند تصاویر CT اسکن یا MRI برای شناسایی علائم سکته استفاده می‌کند و میتواند بلافاصله به پزشکان هشدار دهد تا بتوانند در اسرع وقت درمان را آغاز کنند.
پلتفرم medivis
پلتفرم medivis توسط یک شرکت فعال در زمینه تکنولوژی پزشکی رونمایی شد که این نرم افزار با استفاده از واقعیت مجازی و هوش مصنوعی میتواند تصاویر CT اسکن و MRI را بصورت آنلاین و حین عمل، برای جراح نشان دهد.
پلتفرم Zebra Medical Vision
زبرا یک پلتفرم مجهز به هوش مصنوعی است که به رادیولوژیست‌ها کمک می‌کند تا تصاویر پزشکی را با دقت بیشتری آنالیز کنند. این پلتفرم از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی و ارائه بینش به رادیولوژیست‌ها استفاده می‌کند.
چالش اصلی AI در تصویربرداری پزشکی
برای استفاده از هوش مصنوعی چالش‌هایی وجود دارد که میتوان موارد زیر را نام برد:
- نیاز به حجم اطلاعات بالا: برای آموزش دادن به هوش مصنوعی، به حجم بالایی از داده ها و تصاویر پزشکی نیاز می باشد، این داده‌ها باید به درستی برچسب‌گذاری شوند که ممکن است یک فرایند زمان‌بر و پرهزینه باشد.
- اعتبارسنجی و دقت بالا: برای استفاده از هوش مصنوعی در رادیولوژی، نیاز به دقت بالایی در تشخیص بیماری‌ها می باشد. علاوه بر این، نیاز به اعتبارسنجی و آزمایش الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای اطمینان از دقت و قابلیت اعتماد آن‌ها است.
- نیاز به حضور و نظارت متخصصین تصویربرداری پزشکی: هوش مصنوعی به تنهایی نمی‌تواند به تشخیص بیماری‌های رادیولوژیک کمک کند و نیاز به حضور و تایید متخصصین تصویربرداری پزشکی و پزشکان رادیولوژیست می باشد.
آیا هوش مصنوعی به طور کامل جانشین رادیولوژیست خواهد شد؟
به نظر می‌رسد هوش مصنوعی میتواند روندهایی مشخص، مثل تشخیص یک ضایعه مغزی یا تشخیص یک بیماری از طریق الگوریتم‌های مشخص را بهتر از انسان انجام دهد اما در حوزه‌ی پزشکی، به صورت کلی لزوم نظارت انسان غیر قابل حذف است.
پزشکان در آینده به مهارت‌های زیادی برای تشخیص بهتر بیماری ها نیازمند خواهند بود، پس باید علاوه بر فهم اصول پزشکی، به دانش کافی در اصول هوش مصنوعی و مسائل مرتبط نیز مسلط شوند.
این مهارت‌ها به پزشکان کمک خواهند کرد که از داده‌های منابع مختلف بهره ببرند، بر ابزار مبتنی بر هوش مصنوعی نظارت کنند و مواردی را که احتمال میرود الگوریتم‌ها دقت کافی نداشته باشند را شناسایی کنند.
سخن آخــــــر
هوش مصنوعی به عنوان یک فناوری نوظهور، قدرت و قابلیت‌های بسیاری را در تشخیص و درمان بیماری‌ها ارائه می‌دهد.
تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها، پیش‌بینی مشکلات سلامتی، درمان‌های شخصی‌سازی شده، کاهش خطاهای پزشکی و پیشرفت تحقیقات پزشکی از جمله مزایای این تکنولوژی در حوزه پزشکی هستند و همین موارد کافی است تا نقش این تکنولوژی در آینده علم پزشکی و تصویربرداری تشخیصی برای شما مشخص شود.
.
در نهایت این جمله را بیاد داشته باشید که:
“هوش مصنوعی هرگز جایگزین متخصصین و پزشکان نمی شود و در بالاترین جایگاه، فقط بعنوان یک ابزار و دستیار خواهد بود که کیفیت تشخیص و درمان را افزایش خواهد داد؛ اما در نظر داشته باشید که پزشکانی که از ابزار و دانش هوش مصنوعی استفاده نکنند، در آینده از چرخه رقابت در برابر سایر متخصصین حذف خواهند شد”