پایگاه خبری فولاد ایران- هوش مصنوعی پتانسیل زیادی برای بهبود سیستمهای مراقبت بهداشتی جهان دارد. کلینیک مایو اولین پذیرنده هوش مصنوعی بوده است که رئیس آن، دکتر جان هالامکا، تجربیات کلینیک در مورد این فناوری را برجسته کرده است. به گزارش فولاد ایران، او چهار برنامه کاربردی هوش مصنوعی را شناسایی کرد که در حال حاضر به بهبود ارائه مراقبت های بهداشتی و بهینه تر کردن آن کمک می کند.
1. موقعیت مکانی مسکن
شاخص موقعیت مکانی، اجتماعی و اقتصادی مسکن مبتنی بر کلینیک مایو از داده های مسکن از سوابق عمومی برای نشان دادن وضعیت اجتماعی-اقتصادی در سطح فردی استفاده می کند. هدف فراتر رفتن از پارامترهای اجتماعی-اقتصادی سنتی و ایجاد برنامه های مراقبت بهداشتی مناسب برای از بین بردن نابرابری های بهداشتی است.
وی تاکید کرد که استفاده از تعیینکنندههای اجتماعی سنتی سلامت و الگوریتمهای تجاری میتواند منجر به نتایج نادرست شود که میتواند بیماران را در معرض خطر قرار دهد.
"ما بر اساس محل زندگی شما استنباط می کنیم – ریسک قرار گرفتن شما در معرض سموم در محیط چقدر است؟ چه فرصت هایی برای مراقبت های اولیه، غربالگری کولونوسکوپی و موارد مشابه دارید؟"
این رویکرد همچنین پرداختکنندگان و ارائهدهندگان مراقبتهای بهداشتی را قادر میسازد تا منابع را به طور عادلانهتر توزیع کنند، و پزشکان میتوانند راحتتر تشخیص دهند که مداخلات بهداشتی بیشترین تأثیر را دارند.
2. ECG با هوش مصنوعی
شناسایی هر چه زودتر بیماری قلبی می تواند به طور قابل توجهی بر کیفیت زندگی و امید به زندگی بیمار تأثیر بگذارد. با این حال، تشخیص آن پیچیده است.
ECG مجهز به هوش مصنوعی میتواند احتمال ابتلای بیمار به بیماریهای قلبی مانند فیبریلاسیون دهلیزی، آمیلوئیدوز یا کاردیومیوپاتی هیپرتروفیک را پیشبینی کند. این به نوبه خود می تواند به پزشکان کمک کند تا بیماری قلبی را زودتر تشخیص دهند و پیشرفت آن را کنترل کنند - چیزی که خود هالامکا از آن سود برده است.
«هر وقت نوار قلب از طریق 14 الگوریتم اجرا می شود. نتایج به یک پزشک نشان داده میشود و خطر فیبریلاسیون دهلیزی را شرح میدهد. این چیزها به پزشک کمک می کند تا درمان مناسب را ارائه بدهد.»
3. تشخیص سل با هوش مصنوعی و گوشی هوشمند
بهبود پیامدهای بهداشت جهانی و دستیابی به پوشش سلامت همگانی از اهداف توسعه پایدار سازمان ملل متحد است.
این یکی از حوزههایی است که هوش مصنوعی میتواند تأثیری حیاتی داشته باشد. در برخی از نقاط جهان، سل هنوز شایع است، اما به دلیل کمبود مراقبت های بهداشتی مقرون به صرفه، به ندرت تشخیص داده می شود. به عنوان مثال، گوگل با Salcit Technologies در هند برای بهبود ارزیابی سلامت ریه با تجزیه و تحلیل صداهای سرفه همکاری می کند. با کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شرکا امیدوارند راهی سریعتر، ایمنتر و مقرونبهصرفهتر برای تشخیص سل و سایر بیماریهای ریوی ایجاد کنند.
«اغلب، ما از یک کارتریج برای انجام یک آزمایش تشخیصی سریع استفاده میکنیم. اما تفسیر نتیجه در واقع در تلفن هوشمند شما با استفاده از یک برنامه بینایی کامپیوتری انجام می شود که می تواند کارتریج را بخواند و به شما یک آزمایشگاه بالینی بدهد.»
4. از بین بردن زودهنگام سرطان پانکراس
هالامکا با اشاره به الگوریتمی که توسط کلینیک مایو توسعه داده شده است، میافزاید: «تشخیص سرطان لوزالمعده بسیار سخت است، اکثر بیماران تنها در مراحل پیشرفته و زمانی که گزینه های درمانی به طور معمول محدود هستند متوجه آن می شوند. از هر چهار سه نفر در سال اول پس از تشخیص زنده نمی مانند. تشخیص زودهنگام می تواند شانس بقای بیماران را افزایش دهد.»
او توضیح میدهد: «شما میتوانید این الگوریتم را در اسکنر اجرا کنید تا زمانی که اسکنر خطر بالای سرطان را تشخیص میدهد.»
منبع: مجمع جهانی اقتصاد