به مارکوپکس خوش آمدید

ده مورد از استفاده هوش مصنوعی در حوزه سلامت

هوش مصنوعی در حوزه سلامت

چکیده مقاله

آنچه در این مقاله خواهید خواند:

پیشرفت و توسعه فناوری دیجیتال  و تاثیر آن در عصر حاضر بر کسی پوشیده نیست و تمامی جنبه های زندگی انسان هارا به صورت گسترده تحت تاثیر قرار داده است.
پیش بینی های متعددی نشان می‌دهند که تا پایان سال ۲۰۳۰ میلادی کل ساختار سیستم سلامت به سمت کمک گرفتن هرچه بیشتر از هوش مصنوعی در حوزه سلامت پیش خواهد‌رفت.
در این پست بلاگ به ۱۰ مورد از استفاده‌های هوش مصنوعی در حوزه سلامت اشاره شده است.

۱. یکپارچه سازی ذهن و ماشین از طریق رابط های مغز و کامپیوتر:

استفاده از رایانه برای برقراری ارتباط به هیچ‌وجه ایده جدیدی نیست،
اما ایجاد رابط‌های مستقیم بین فناوری و ذهن انسان بدون نیاز به صفحه کلید، ماوس و مانیتور، حوزه تحقیقاتی پیشرفته‌ای است که برای برخی از بیماران کاربردهای قابل توجهی دارد.

۲. توسعه نسل‌های بعدی ابزارهای رادیولوژی:

کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که هوش مصنوعی، نسل بعدی ابزارهای رادیولوژی را قادر می‌سازند که به اندازه کافی دقیق و دقیق‌تر شوند تا در برخی موارد جایگزین نیاز به نمونه‌گیری از بافت شوند.

۳. کاهش بار کاری در استفاده از پرونده الکترونیکی سلامت:

توسعه‌دهندگان EHR اکنون از هوش مصنوعی برای ایجاد رابط‌های بصری‌تر و خودکارسازی برخی از فرآیندهای معمولی که زمان زیادی از کاربر می‌گیرد، استفاده می‌کنند.

۴. خطرات مقاومت آنتی بیوتیکی:

مقاومت آنتی بیوتیکی یک تهدید رو به رشد برای جمعیت در سراسر جهان است، زیرا استفاده بیش از حد از این داروهای حیاتی باعث تکامل ابر میکروب‌هایی می‌شود که دیگر به درمان ها پاسخ نمی‌دهند.
ارگانیسم‌های مقاوم به چند دارو می‌توانند در محیط بیمارستان ویرانی ایجاد کنند و سالانه هزاران نفر را قربانی کنند.
داده‌های پرونده الکترونیکی سلامت می‌تواند به شناسایی الگوهای عفونت و برجسته کردن بیماران در معرض خطر قبل از شروع علائم کمک کند.
استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در حوزه سلامت برای هدایت این تجزیه و تحلیل ها می‌تواند دقت آنها را افزایش دهد و هشدارهای سریع‌تر و دقیق‌تری برای ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کند.

۵. ایجاد تجزیه و تحلیل دقیق‌تر برای تصاویر آسیب شناسی به کمک هوش مصنوعی:

تجزیه و تحلیل‌هایی که می‌توانند در تصاویر دیجیتالی بسیار بزرگ تا سطح پیکسل پایین بیایند، می‌توانند به ارائه‌دهندگان اجازه دهند تفاوت‌های ظریفی را که ممکن است از چشم انسان دور بماند، شناسایی کنند.

۶. هوشمند شدن دستگاه ها و ماشین های پزشکی:

قرار دادن الگوریتم‌های هوشمند در این دستگاه‌ها می‌تواند کمکی برای پزشکان باشد برای تشخیص راحت‌تر و در عین حال اطمینان حاصل شود که بیماران مراقبت‌ها را تا حد امکان به موقع دریافت می‌کنند.

۷. پیشبرد استفاده از ایمونوتراپی برای درمان سرطان:

ایمونوتراپی یکی از امیدوارکننده ترین راه‌ها برای درمان سرطان است.
با استفاده از سیستم ایمنی بدن برای حمله به بدخیمی ها، بیماران ممکن است بتوانند تومورهای سرسخت را شکست دهند.
با این حال، تنها تعداد کمی از بیماران به گزینه های ایمونوتراپی فعلی پاسخ می‌دهند و انکولوژیست ها هنوز روش دقیق و قابل اعتمادی برای شناسایی بیمارانی که از این گزینه سود می‌برند، ندارند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین و توانایی آن‌ها در ترکیب مجموعه داده‌های بسیار پیچیده ممکن است بتوانند گزینه‌های جدیدی را برای هدف‌گیری درمان‌ها برای ترکیب ژنتیکی منحصربه‌فرد یک شخص روشن کنند.

۸. نظارت بر سلامت افراد از طریق پوشیدنی‌ها و وسایل شخصی آنها:

تقریباً همه مصرف‌کنندگان اکنون به دستگاه‌هایی با حسگرهایی دسترسی دارند که می‌تواند داده‌های ارزشمندی در مورد سلامت آنها جمع‌آوری کند.
از گوشی‌های هوشمند تا پوشیدنی‌هایی که می‌توانند ضربان قلب را در شبانه‌روز ردیابی کنند.
جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل این داده‌ها – و تکمیل آن با اطلاعات ارائه‌شده توسط بیمار از طریق برنامه‌ها و سایر دستگاه‌های نظارت خانگی – می‌تواند چشم‌اندازی منحصربه‌فرد به سلامت افراد و جمعیت ارائه دهد.

۹. تبدیل سلفی‌های تلفن هوشمند به ابزارهای تشخیصی قدرتمند:

کارشناسان بر این باورند که تصاویر گرفته شده از تلفن‌های هوشمند و سایر منابع درجه یک مصرف کننده مکمل مهمی برای تصویربرداری با کیفیت بالینی خواهد بود.
کیفیت دوربین‌های تلفن‌های همراه هر سال در حال افزایش است و می تواند تصاویری تولید کند که برای تجزیه و تحلیل توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی قابل اجرا هستند. درماتولوژی و چشم پزشکی از اولین ذینفعان این گرایش هستند.

۱۰. کمک به تصمیم گیری بالینی با هوش مصنوعی در کنار تخت بیمار:

هوش مصنوعی با تقویت نسل جدیدی از ابزارها و سیستم‌هایی که باعث می‌شوند که پزشکان از تفاوت‌های ظریف آگاه‌تر، در ارائه مراقبت‌ها کارآمدتر و احتمال پیشی گرفتن از مشکلات در حال توسعه بیشتر شود.
عصر جدیدی از کیفیت بالینی و پیشرفت‌های هیجان‌انگیز در مراقبت از بیمار با گسترش هوش مصنوعی در حوزه سلامت آغاز خواهد شد.

اگر به زمینه هوش مصنوعی علاقه‌مندید کلیک کنید.

منابع:

https://healthitanalytics.com/news/top-12-ways-artificial-intelligence-will-impact-healthcare

مجله مارکوپکس

آخرین مقاله‌ها

مجله مارکوپکس

دیویژن(نسخه ۱۴)

برنامه دیویژن برای طیف گسترده‌ای از کاربران و متخصصین طراحی شده تا همه‌ی نیاز‌های مختلف را به بهترین شکل ،سهولت و امنیت بالا تامین کند.

فناوری اطلاعات و تصویربرداری پزشکی

ایجاد شبکه داده‌های بهداشتی فدرال

جای خالی شبکه‌های فدرال این روزها بسیار قابل لمس است، زیرا دسترسی به داده‌های بهداشتی جهت برنامه‌ریزی برای سلامت جمعیت، تحقیقات پایه و استفاده از

FHDN
تصویربرداری پزشکی

شبکه‌ داد‌ه‌‌های سلامت فدرال (FHDN)

چالش‌، نیاز و فرصت‌ها در شبکه‌ داد‌ه‌های سلامت فدرال (FHDN) با توجه به چالش‌های اشتراک‌گذاری داده‌های حساس سلامت، شبکه‌ داده‌های سلامت فدرال (FHDN) به‌ عنوان

تازه‌های مارکوپکس