هوش مصنوعی و دنیای پزشکی در دنیا پس از کووید، 19 - شهر سرگرمی

در این میان باز هم هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی نشان داده که رسیدن به چنین چشم اندازی غیرممکن نیست. پیشرفت سریع هوش مصنوعی پزشکان و بیماران را برای بهینه سازی سلامت افراد بسیار امیدوارتر نموده است. انتظار می رود هوش مصنوعی بتواند همه چیز را ساده تر و کارآمدتر کند، از درمان بیماری های مختلف گرفته تا پردازش بیمه خدمات درمانی.

در این مقاله به تأثیر هوش مصنوعی بر دنیای پزشکی در دنیا پس از کووید-19 خواهیم پرداخت.

هوش مصنوعی، ناجی دوران پسا-کرونا

هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در دنیای بهداشت و سلامت امروز اهمیت زیادی پیدا نموده است. تشخیص دقیق تر بیماری افراد، تجزیه و تحلیل داده ها برای طرح درمان دارویی موثرتر و پیش بینی هزینه های بالای درمانی از مفیدترین کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و سلامت است. با توجه به تاثیر فزاینده هوش مصنوعی در دنیای مراقبت های بهداشتی، در ادامه با بعضی از بزرگ ترین فرایندهای هوش مصنوعی در دوران همه گیری کووید-19 و دوران پس از آن آشنا می شوید.

یادگیری ماشینی به شناسایی بیماران در معرض خطر کمک می نماید

یادگیری ماشینی تاثیر چشم گیری در شناسایی بیماران در معرض خطر و البته بهبود تشخیص و درمان بیماری آن ها دارد. در دنیای پزشکی معمولا داده های بزرگی فراوری می گردد. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به مراکز پزشکی و بیمه های درمانی کمک می نماید تا اطلاعات کاربردی را از پفراینده های پزشکی ذخیره شده در پایگاه داده ها و منابع پراکنده جمع آوری نمایند. مدل های یادگیری ماشینی که برای تجزیه وتحلیل تصاویر و اطلاعات طراحی شده اند، با استفاده از این اطلاعات به پزشکان در تشخیص زودهنگام بیماری کمک می نمایند. در نتیجه پزشکان می توانند برنامه های درمانی پیشگیرانه ای برای بیماران ایجاد نمایند، به نتایج بهتری در فرایند درمان برسند، فرآیندهای پیشگیرانه را موثرتر دنبال نمایند.

گوشی های همراه و گجت های هوشمند به کمک کادر درمان و بیماران می آیند

اپلیکیشن های گوشی همراه و گجت های هوشمند می توانند یک رویکرد دقیق و مناسب برای مراقبت از بیماران و تسریع بهبودی آن ها ایجاد نمایند. در حال حاضر، بسکمک از بیماران از ساعت های هوشمند برای مشاهده داده های سلامتی خود استفاده می نمایند. بنابراین انتظار می رود گجت ها به ابزاری کارآمد برای استفاده از یادگیری ماشینی در مراقبت های بهداشتی تبدیل شوند. مدل های یادگیری ماشینی در کنار گوشی های همراه هوشمند به پرستاران کمک می نماید تا ناهنجاری های مربوط به دارو و مراقبت های پزشکی بیمار در خانه را دقیق تر بشناسند. این تکنولوژی به ویژه برای بیمارانی که فرایند درمانی خود را به درستی طی نمی نمایند، بسیار کارآمد است. به این ترتیب، پزشک یا پرستار می تواند از راه دور روی فرایند بهبودی آن ها نظارت داشته باشند و در این راستا به آن ها کمک نمایند.

بیمه های درمانی از تجزیه وتحلیل داده ها برای کاهش هزینه ها استفاده می نمایند

مدل های یادگیری ماشینی به سازمان های بیمه درمانی کمک می نماید تا درخواست های نامتعارف بیماران را شناسایی نمایند. این فرآیند به آن ها کمک می نماید تا با ارزیابی دقیق و درست این درخواست ها، در طولانی مدت هزینه های بیمه و سرمایه های خدمات پزشکی را کاهش دهند. البته آمار نشان می دهد که این افراد تنها حدود 0.16 درصد از کل بیمه شدگان هستند، اما در نهایت 9 درصد از کل هزینه های مراقبت های پزشکی را به خود اختصاص می دهند. با توجه به حجم بزرگ پفراینده های ادعاهای پزشکی، ارائه دهندگان بیمه خدمات درمانی به طور فزاینده ای به یادگیری ماشینی روی آورده اند تا این بیماران را بهتر شناسایی نمایند.

گذشته از سازمان های بیمه، پرستاران و پزشکان از این مدل های یادگیری ماشینی برای تشخیص دقیق تر، ارجاع به متخصص و آنالیز فرایند بهبود استفاده می نمایند. این اقدامات با هدف بهبود سلامت کلی بیمار و جلوگیری از شرایطی که بیمار به مراقبت های پزشکی پرهزینه احتیاج دارد، انجام می گردد. کاهش چشم گیر هزینه های پزشکی و بهبود سلامت بیماران احتمالا در طولانی مدت باعث می گردد بیمه گذاران، بیمارستان ها و مراکز درمانی از یادگیری ماشین بیشتر استفاده نمایند. احتمالا در آینده مدل های پیچیده تری از هوش مصنوعی که داده های سوابق پزشکی را دقیق تر و بهتر به کار می گیرند، کارایی این رویکرد را افزایش می دهند.

هوش مصنوعی در صنعت بهداشت و درمان دموکراتیزه می گردد

با افزایش استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در مراقبت های پزشکی، انتظار می رود در بلندمدت تعداد بیشتری از افراد جامعه پزشکی بتوانند بدون کمک متخصص، مدل های یادگیری ماشینی را اجرا نمایند. ابزارهای جدیدتر رابط کاربری ساده ای دارند و نتایج آنالیز داده های گردآوری شده را به صورت واضح و تعیین ارائه می دهند. انتظار می رود با استفاده از این رویکرد، پزشکان و پرستاران بتوانند داده ها و تاثیر آن ها در مراقبت از بیماران را بهتر و درست تر درک نمایند.

آیا در دنیا پس از کووید-19 هوش مصنوعی جایگزین پزشکان و پرستاران می گردد؟

جای امیدواری ست که دنیای پزشکی به خوبی متوجه است که یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی قرار نیست جایگزینی برای پزشکان و پرستاران باشد؛ چه در دوران پسا-کرونا و چه حتی در آینده ای دورتر. ایده جایگزینی پزشکان با هوش مصنوعی فعلا در سطح داستان های علمی-تخیلی باقی می ماند. چیزی که روینمودهای هوشمندسازی نشان داده این است که فعالان و متخصصان حوزه سلامت می توانند با بهره گیری از سیستم های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی تصمیم های قاطعانه تر و درست تری برای فرایند تشخیص و درمان بیماری افراد بگیرند و در آینده آمادگی بیشتری برای مبارزه با بیماری های همه گیر و کشنده داشته باشند.