چه کسانی در سیستم سلامت هوشمند بیکار می شوند - کتاب یار مهربان

به گزارش کتاب یار مهربان، نظام خدمات بهداشت و درمان نقشی محوری در کیفیت و کمیت زندگی بشر دارد . ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی در برخی کشورهای دنیا، برای بهبود خدمات خود از فناوری های هوشمند مانند هوش مصنوعی (AI) و تکنیک های یادگیری ماشین استفاده می نمایند و در آینده کشورهای بیشتری به این جریان می پیوندند.

هوش مصنوعی مولد این پتانسیل را دارد که با ارائه راه چاره های نوآورانه برای تشخیص، درمان و مراقبت از بیمار، بخش مراقبت های بهداشتی را متحول کند. توانایی الگوریتم های هوش مصنوعی مولد برای یادگیری از داده های انبوه، فرصت های شگفت انگیزی را جهت بهبود نتایج مراقبت های بهداشتی، پیش روی ما می گذارد.

با این حال، استفاده از هوش مصنوعی مولد در مراقبت های بهداشتی و ادغام آن با نظام بهداشت و درمان نیز چالش ها و خطرات بسیاری را به همراه دارد که باید به دقت مورد توجه قرار گیرند. این گزارش به آنالیز کاربردها و خطرات بالقوه استفاده از هوش مصنوعی مولد در بخش مراقبت های بهداشتی می پردازد.

ارائه دهندگان خدمات حوزه بهداشت و درمان و شرکت های علوم و تحقیقات زیستی در حال حاضر از چندین مدل هوش مصنوعی استفاده می نمایند. دسته های اصلی این برنامه های مبتنی بر هوش مصنوعی شامل توصیه نماینده های تشخیص و درمان، سیستم های یادآوری بیمار و فعالیت های اداری است. اگرچه موارد زیادی وجود دارد که در آن ها هوش مصنوعی می تواند وظایف مراقبت های بهداشتی را به خوبی یا بهتر از انسان ها انجام دهد، عوامل پیاده سازی این خدمات زمان قابل توجهی می برد. در ادامه به بعضی از کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مراقبت های بهداشتی اشاره می کنیم.

کاربردهای هوش مصنوعی مولد در مراقبت های بهداشتی

1. تصویربرداری و تشخیص پزشکی: هوش مصنوعی مولد می تواند تصاویر پزشکی مانند اشعه ایکس، ام آر آی و سی تی اسکن را برای یاری به تشخیص تجزیه و تحلیل کند. الگوریتم های هوش مصنوعی مولد با یادگیری از تعداد وسیعی از تصاویر پزشکی، می توانند الگوها و ناهنجاری هایی را که ممکن است به وسیله ناظران انسانی نادیده گرفته شوند، شناسایی نمایند. این امر می تواند منجر به تشخیص سریع تر و دقیق تر گردد، به ویژه در مواردی که تخصص محدود یا کمیاب است.

2. کشف و ارتقا داروها: هوش مصنوعی مولد می تواند به کشف و توسعه داروهای تازه یاری کند. با تجزیه و تحلیل پایگاه های داده بزرگ ساختارهای مولکولی، الگوریتم های هوش مصنوعی مولد می توانند داروی تازهی با خواص خاص فراوری نمایند یا بیماری های خاصی را هدف قرار دهند. این روند کشف دارو را تسریع می نماید و به طور بالقوه منجر به درمان های مؤثرتری برای بیماری ها و مسائل مختلف بدن می گردد.

3. شخصی سازی اطلاعات پزشکی: هوش مصنوعی مولد می تواند داده های فردی بیمار، از جمله اطلاعات ژنتیکی، سابقه پزشکی و عوامل سبک زندگی را تجزیه و تحلیل کند تا توصیه های درمانی شخصی سازی شده را ارائه دهد. الگوریتم های هوش مصنوعی مولد، با در نظر گرفتن طیف وسیعی از متغیرها قادرند به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی یاری نمایند تا برنامه های درمانی را برای بیماران به صورت جداگانه تنظیم و نتایج را بهینه نموده و اثرات نامطلوب را به حداقل برسانند.

4. دستیاران مجازی و نظارت بر بیمار: دستیارهای مجازی مولد مبتنی بر هوش مصنوعی می توانند با بیماران تعامل داشته باشند، به سوالات پاسخ دهند، یادآوری های دارویی ارائه دهند و پشتیبانی ارائه دهند. علاوه بر این، هوش مصنوعی مولد می تواند داده های بیمار را در زمان واقعی نظارت کند، ناهنجاری ها را شناسایی نموده و به متخصصان مراقبت های بهداشتی در خصوص مسائل احتمالی هشدار دهد. این امر، نظارت از راه دور بیمار را تسهیل می نماید و مراقبت کلی از بیمار را بهبود می بخشد. این مسئله برای بیمار هم مزایای بسیاری، مانند کاهش رفت و آمد در شرایط ناخوشایند جسمانی و گرفتن اطلاعات دقیق بدون احتیاج به مراجعه حضوری را دارد.

خطرات احتمالی هوش مصنوعی مولد در مراقبت های بهداشتی

1. حریم خصوصی و امنیت داده ها: استفاده از هوش مصنوعی مولد در مراقبت های بهداشتی به معنی مجوز دادن به این تکنولوژی برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده های حساس بیمار است. حفاظت از این داده ها از دسترسی غیرمجاز، اطمینان حفظ حریم خصوصی و اطمینان از سو استفاده نکردن صاحبان این تکنولوژی بسیار مهم است. سازمان های مراقبت های بهداشتی باید اقدامات امنیتی قوی، از جمله رمزگذاری، کنترل های دسترسی و تکنیک های ناشناس سازی داده ها را برای محافظت از اطلاعات بیمار اجرا نمایند.

2. سوگیری و تکرار اشتباهات سابق: الگوریتم های هوش مصنوعی مولد می توانند به طور ناخواسته سوگیری ها و اشتباه های موجود در داده هایی را که روی آنها آموزش دیده اند، تداوم بخشند. به عبارت دیگر هوش مصنوعی مانند انسان از اشتباهات سابق درس نمی گیرد.

این می تواند منجر به رفتار نابرابر گردد و نابرابری های موجود در مراقبت های بهداشتی را تشدید کند. اطمینان حاصل کردن از وجود منابع متعدد و متنوع داده ها در روند آموزش هوش مصنوعی و پایبندی این تکنولوژی تازه به دستورالعمل های اخلاقی، برای اطمینان از کاهش تعصب و برقراری عدالت در نتایج مراقبت های بهداشتی امری ضروری و حائز اهمیت است.

3. انطباق با مقررات: ادغام هوش مصنوعی مولد در نظام بهداشت و درمان ممکن است باعث ایجاد بعضی چالش های نظارتی گردد. سازمان های مراقبت های بهداشتی باید از مقرراتی مانند مقررات حفاظت از داده های عمومی (GDPR) و قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) پیروی نمایند. نهادهای نظارتی همه کشورها باید اطمینان حاصل نمایند که رضایت مناسب از بیماران گرفته شده و استفاده از داده ها با استانداردهای قانونی و اخلاقی آن کشور، مطابقت دارد.

4. شفافیت و شرح پذیری: الگوریتم های مولد هوش مصنوعی، درک فرآیند تصمیم گیری آن را سخت می نمایند. در مراقبت های بهداشتی، جایی که تصمیم ها می توانند پیامدهای حیاتی داشته باشند، اطمینان از شفافیت و شرح پذیر بودن فرایند تصمیم گیری بسیار مهم است.

توسعه دهندگان هوش مصنوعی می بایست در نسخه های بعدی کوشش خود را در جهت قابل تفسیر شدن و ایجاد دستورالعمل های روشن و شفاف برای شرح استدلال پشت توصیه های 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 می گردد. اگرچه کوشش های اولیه برای تشخیص بیماری و توصیه های درمانی چالش برانگیز بوده است، اما انتظار می رود که هوش مصنوعی در نهایت بر آن حوزه نیز تسلط یابد.

توسعه هوش مصنوعی در صنایع پزشکی؛ فرایندی اجتناب ناپذیر

با توجه به پیشرفت های سریع هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل تصویربرداری، به نظر می رسد که هوش مصنوعی در آینده بیشتر تصاویر رادیولوژی و پاتولوژی را آنالیز کند.

بزرگ ترین چالش هوش مصنوعی در حوزه های مراقبت ها و خدمات بهداشتی این نیست که آیا فناوری ها به میزان کافی قادر خواهند بود مفید باشند یا نه، بلکه اطمینان از پذیرش آن ها در فرایند بالینی روزانه است.

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

این چالش ها در نهایت رفع خواهند شد، اما انجام آن ها بسیار بیشتر از توسعه و ارائه خود فناوری ها طول می کشد. بعلاوه تعیین است که سیستم های هوش مصنوعی جایگزین پزشکان انسانی در مقیاس بزرگ نمی شوند، بلکه مکمل آن ها هستند و در کنار آنها خدمات بهیاری به بیماران ارائه می دهند از این رو شاید تنها ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی که به مرور زمان شغل خود را از دست می دهند ممکن است کسانی باشند که از کار در کنار هوش مصنوعی امتناع می ورزند.