“داروی عمیق” مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند مراقبت های بهداشتی را در NHS متحول کند

NHS امروزی با محدودیت‌های زمانی شدید، با خطر مواجه است مشاوره های کوتاه و نگرانی در مورد خطر تشخیص اشتباه یا تاخیر در مراقبت. این چالش ها با منابع محدود و پرسنل بیش از حد کار می کنند که منجر به زمان انتظار طولانی بیمار و استراتژی های درمانی رایج می شود.

کارکنان می توانند با اتکا به سوابق پزشکی اولیه و نتایج آزمایشات اخیر، با دید سطحی از داده های بیمار کار کنند. این فقدان داده های جامع مانع از توانایی آنها در درک کامل نیازهای بیمار می شود و دقت و شخصی سازی تشخیص ها و درمان ها را به خطر می اندازد. چنین رویکردی به مراقبت های بهداشتی، که با این محدودیت ها و تعهدات مشخص می شود، می تواند به درستی «پزشکی کم عمق» نامیده شود.

اریک توپول، متخصص قلب و دانشمند آمریکایی، مفهوم “پزشکی عمیق” را در کتاب خود در سال 2019 با عنوان “پزشکی عمیق: چگونه هوش مصنوعی می‌تواند سلامتی را دوباره به انسان تبدیل کند” معرفی کرد. او مدل پزشکی کم عمق ایالات متحده را نقد می کند و بینش هایی را از تجربیات بالینی و شخصی خود ارائه می دهد.

پزشکی عمیق پتانسیل ایجاد انقلابی در تشخیص پزشکی، اثربخشی درمان و ملاحظات عملیاتی را دارد. توپول هوش مصنوعی (AI) را به عنوان یک راه حل تحول آفرین برای این مشکلات کم عمق سیستمی ارائه می کند. او آنچه را که چارچوب پزشکی عمیق می نامد به عنوان یک استراتژی جامع برای ترکیب هوش مصنوعی در جنبه های مختلف مراقبت های بهداشتی تشریح می کند.

چارچوب Deep Medicine بر روی سه ستون اصلی بنا شده است: Deep Phenotyping، Deep Learning و Deep Empathy. همه این ستون ها به هم مرتبط هستند و اتخاذ این چارچوب می تواند مراقبت از بیمار را بهبود بخشد، از کارکنان مراقبت های بهداشتی حمایت کند و کل سیستم NHS را تقویت کند.

فنوتیپ عمیق

فنوتیپ عمیق به تصویری جامع از داده های سلامتی یک فرد در طول زندگی اشاره دارد. فنوتیپ عمیق بسیار فراتر از داده های محدود جمع آوری شده در طول معاینه پزشکی استاندارد یا قسمت سلامتی است. این شامل مواردی مانند کد ژنتیکی یک فرد، تمام DNA یک فرد و اطلاعاتی در مورد میکروب ها یا میکروبیوم بدن است.

مطلب پیشنهادی  با فینالیست های نبرد میدانی راه اندازی TNW València آشنا شوید

آن چیزی که به عنوان “معروف شدن” شناخته می شود، چیزهایی در محیطی که فرد در طول زندگی خود در معرض آنها قرار می گیرد، مانند آلودگی هوا را پوشش می دهد. این شامل نشانگرهایی است که جزئیات مربوط به فرآیندهای متابولیک در بدن افراد و پروتئین هایی که بدن آنها بیان می کند و همچنین سایر معیارها و شاخص های بیولوژیکی را نشان می دهد. این شامل سوابق سلامت الکترونیکی افراد، از جمله سابقه پزشکی، تشخیص، درمان و نتایج آزمایشگاهی است.

یادگیری عمیق

فلسفه پشت فنوتیپ عمیق ترکیب این داده‌های متنوع برای امکان تشخیص دقیق‌تر و سریع‌تر، درمان‌های دقیق و موثر و پیشبرد استراتژی‌های پزشکی پیش‌آگهی و پیشگیرانه است. با این حال، حجم زیاد و پیچیدگی داده‌های جمع‌آوری‌شده، چالش‌های مهمی را برای تجزیه و تحلیل آن ایجاد می‌کند. اینجاست که یادگیری عمیق – حوزه ای از هوش مصنوعی که به دنبال شبیه سازی قدرت تصمیم گیری مغز انسان است – بسیار ارزشمند است. یادگیری عمیق از الگوریتمی به نام شبکه عصبی استفاده می کند که از رایانه های ریاضی کوچکی به نام «نرون ها» که به یکدیگر متصل هستند برای به اشتراک گذاری و یادگیری اطلاعات استفاده می کند.

سی تی اسکن مغز.
هوش مصنوعی به طور بالقوه می تواند روش استفاده از ابزارهای تشخیصی را بهبود بخشد. الیف بایراکتار / شاتر استوک
سی تی اسکن مغز.

پیشرفت‌ها در الگوریتم‌های شبکه‌های عصبی، فناوری و در دسترس بودن داده‌های دیجیتال به شبکه‌های عصبی این امکان را داده است که عملکرد چشمگیری از خود نشان دهند. به عنوان مثال، آنها امکان تجزیه و تحلیل سریع و دقیق تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس و ام آر آی را فراهم کرده اند. آن‌ها می‌توانند گزارش‌هایی تهیه کنند و پیشرفت بیماری و نتایج بیمار را پیش‌بینی کنند.

مطلب پیشنهادی  در اینجا نحوه بازنشانی کارخانه نینتندو سوییچ قبل از فروش آورده شده است

هوش مصنوعی در کشف دارو و شناسایی نشانگرهای شیمیایی از بدن، مانند نشانگرهایی که می توانند نشانگر وجود سرطان باشند، ارزشمند است. آنها می توانند ابزارهای مورد استفاده در جراحی رباتیک را کار کنند. علاوه بر این، فناوری هوش مصنوعی مانند آنچه در پشت ChatGPT قرار دارد، می‌تواند ادبیات پزشکی و سوابق بیمار را پردازش کند تا به تشخیص‌های پیچیده کمک کند. آنها می توانند کارهای نوشتن مانند یادداشت برداری و ورود اطلاعات را خودکار کنند.

همدلی عمیق

ادغام سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند به ساده‌سازی وظایف عملیاتی در خدمات مراقبت‌های بهداشتی مانند NHS کمک کند. اینها شامل مدیریت تخت و گردش کار بیمارستان است. با این حال، توسعه فناوری‌های هوش مصنوعی نباید تصادفی باشد – بلکه باید نیازهای بالینی واقعی را هدف قرار داده و برای تقویت روابط بهتر بین بیمار و کارکنان طراحی شود. این ستون پزشکی عمیق است که به عنوان همدلی عمیق شناخته می شود.

مراقبت‌های بهداشتی به طور فزاینده‌ای در حال تبدیل شدن به رشته‌ای است که در آن لمس انسان، که زمانی سنگ بنای آن بود، تحت الشعاع پیگیری بی‌وقفه کارآمدی قرار گرفته است. کارکنان مراقبت های بهداشتی با افزایش بار وظایف اداری روبرو هستند. این می تواند زمان صرف شده با هر بیمار را کاهش دهد و ماهیت و مزایای بالقوه مراقبت دلسوزانه را تضعیف کند.

کارکنان برای پاسخگویی به نیازهای عاطفی و روانی بیماران و خانواده هایشان به حساسیت و زمان نیاز دارند. این یک محیط مراقبت حمایتی و دلسوزانه را تقویت می کند و ارتباط انسانی را در قلب مراقبت های بهداشتی تقویت می کند.

مطلب پیشنهادی  آندهای سیلیکونی این استارت آپ می توانند بازی باتری را تغییر دهند

راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای کاهش بار اداری کارکنان طراحی شوند و فرصت‌های بیشتری را برای تعامل معنادار با بیماران باز کنند. با حذف این موانع، تمرکز بیشتر بر مراقبت مستقیم از بیمار، کمک به بهبود کیفیت خدمات ارائه شده و، امیدواریم، رضایت بیمار را فراهم می کنیم.

همچنین فرصتی متحول کننده برای بازنگری در کارایی وجود دارد و روابط بیمار و کارکنان را در هسته اصلی قرار می دهد. او آینده‌ای را متصور است که در آن کارکنان مراقبت‌های بهداشتی هم از نظر مهارت‌های فنی و هم از نظر هوش هیجانی برتر هستند و آنها را قادر می‌سازد تا با درک و شفقت واقعی به نیازهای روانی بیماران پاسخ دهند.گفتگوگفتگو

ویل جونز، مدیر تحقیقات و مدرس علوم داده، هوش مصنوعی و مدل سازی (DAIM)، دانشگاه هال

این مقاله از The Conversation تحت مجوز Creative Commons بازنشر شده است. مقاله اصلی را بخوانید.



آموزش وردپرس

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *