چه كسانی در سیستم سلامت هوشمند بیكار می‌شوند

به گزارش رادیو پیام از مهر، نظام خدمات بهداشت و درمان نقشی محوری در كیفیت و كمیت زندگی بشر دارد . ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی در بعضی كشورهای جهان، برای بهبود خدمات خود از فناوری‌های هوشمند مانند هوش مصنوعی (AI) و تكنیك‌های یادگیری ماشین استفاده می‌كنند و در آینده كشورهای بیشتری به این جریان می‌پیوندند.

هوش مصنوعی مولد این پتانسیل را دارد كه با ارائه راه حل‌های نوآورانه برای تشخیص، درمان و مراقبت از بیمار، بخش مراقبت‌های بهداشتی را متحول كند. توانایی الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد برای یادگیری از داده‌های انبوه، فرصت‌های شگفت انگیزی را جهت بهبود نتایج مراقبت‌های بهداشتی، پیش روی ما می‌گذارد.

با این حال، استفاده از هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی و ادغام آن با نظام بهداشت و درمان نیز چالش‌ها و خطرات بسیاری را به همراه دارد كه باید به دقت مورد توجه قرار گیرند. این گزارش به بررسی كاربردها و خطرات بالقوه استفاده از هوش مصنوعی مولد در بخش مراقبت‌های بهداشتی می‌پردازد.

ارائه دهندگان خدمات حوزه بهداشت و درمان و شركت‌های علوم و تحقیقات زیستی در حال حاضر از چندین مدل هوش مصنوعی استفاده می‌كنند. دسته‌های اصلی این برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی شامل توصیه كننده‌های تشخیص و درمان، سیستم‌های یادآوری بیمار و فعالیت‌های اداری است. اگرچه موارد زیادی وجود دارد كه در آن‌ها هوش مصنوعی می‌تواند وظایف مراقبت‌های بهداشتی را به خوبی یا بهتر از انسان‌ها انجام دهد، عوامل پیاده سازی این خدمات زمان قابل توجهی می‌برد. در ادامه به برخی از كاربردهای هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی اشاره می‌كنیم.

كاربردهای هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی

1. تصویربرداری و تشخیص پزشكی: هوش مصنوعی مولد می‌تواند تصاویر پزشكی مانند اشعه ایكس، ام آر آی و سی تی اسكن را برای كمك به تشخیص تجزیه و تحلیل كند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد با یادگیری از تعداد وسیعی از تصاویر پزشكی، می‌توانند الگوها و ناهنجاری‌هایی را كه ممكن است توسط ناظران انسانی نادیده گرفته شوند، شناسایی كنند. این امر می‌تواند منجر به تشخیص سریع‌تر و دقیق‌تر شود، به ویژه در مواردی كه تخصص محدود یا كمیاب است.

2. كشف و ارتقا داروها: هوش مصنوعی مولد می‌تواند به كشف و توسعه داروهای جدید كمك كند. با تجزیه و تحلیل پایگاه‌های داده بزرگ ساختارهای مولكولی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند داروی جدیدی با خواص خاص تولید كنند یا بیماری‌های خاصی را هدف قرار دهند. این روند كشف دارو را تسریع می‌كند و به طور بالقوه منجر به درمان‌های مؤثرتری برای بیماری‌ها و مشكلات مختلف بدن می‌شود.

3. شخصی سازی اطلاعات پزشكی: هوش مصنوعی مولد می‌تواند داده‌های فردی بیمار، از جمله اطلاعات ژنتیكی، سابقه پزشكی و عوامل سبك زندگی را تجزیه و تحلیل كند تا توصیه‌های درمانی شخصی‌سازی شده را ارائه دهد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد، با در نظر گرفتن طیف وسیعی از متغیرها قادرند به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی كمك كنند تا برنامه‌های درمانی را برای بیماران به صورت جداگانه تنظیم و نتایج را بهینه كرده و اثرات نامطلوب را به حداقل برسانند.

4. دستیاران مجازی و نظارت بر بیمار: دستیارهای مجازی مولد مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با بیماران تعامل داشته باشند، به سوالات پاسخ دهند، یادآوری‌های دارویی ارائه دهند و پشتیبانی ارائه دهند. علاوه بر این، هوش مصنوعی مولد می‌تواند داده‌های بیمار را در زمان واقعی نظارت كند، ناهنجاری‌ها را شناسایی كرده و به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در مورد مشكلات احتمالی هشدار دهد. این امر، نظارت از راه دور بیمار را تسهیل می‌كند و مراقبت كلی از بیمار را بهبود می‌بخشد. این مسئله برای بیمار هم مزایای بسیاری، مانند كاهش رفت و آمد در شرایط ناخوشایند جسمانی و گرفتن اطلاعات دقیق بدون نیاز به مراجعه حضوری را دارد.

خطرات احتمالی هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی

1. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها: استفاده از هوش مصنوعی مولد در مراقبت‌های بهداشتی به معنی مجوز دادن به این تكنولوژی برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های حساس بیمار است. حفاظت از این داده‌ها از دسترسی غیرمجاز، اطمینان حفظ حریم خصوصی و اطمینان از سو استفاده نكردن صاحبان این تكنولوژی بسیار مهم است. سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی باید اقدامات امنیتی قوی، از جمله رمزگذاری، كنترل‌های دسترسی و تكنیك‌های ناشناس‌سازی داده‌ها را برای محافظت از اطلاعات بیمار اجرا كنند.

2. سوگیری و تكرار اشتباهات سابق: الگوریتم‌های هوش مصنوعی مولد می‌توانند به‌طور ناخواسته سوگیری‌ها و اشتباه‌های موجود در داده‌هایی را كه روی آنها آموزش دیده‌اند، تداوم بخشند. به عبارت دیگر هوش مصنوعی مانند انسان از اشتباهات سابق درس نمی‌گیرد.
این می‌تواند منجر به رفتار نابرابر شود و نابرابری‌های موجود در مراقبت‌های بهداشتی را تشدید كند. اطمینان حاصل كردن از وجود منابع متعدد و متنوع داده‌ها در روند آموزش هوش مصنوعی و پایبندی این تكنولوژی جدید به دستورالعمل‌های اخلاقی، برای اطمینان از كاهش تعصب و برقراری عدالت در نتایج مراقبت‌های بهداشتی امری ضروری و حائز اهمیت است.

3. انطباق با مقررات: ادغام هوش مصنوعی مولد در نظام بهداشت و درمان ممكن است باعث ایجاد برخی چالش‌های نظارتی شود. سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی باید از مقرراتی مانند مقررات حفاظت از داده‌های عمومی (GDPR) و قانون قابلیت حمل و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) پیروی كنند. نهادهای نظارتی همه كشورها باید اطمینان حاصل كنند كه رضایت مناسب از بیماران گرفته شده و استفاده از داده‌ها با استانداردهای قانونی و اخلاقی آن كشور، مطابقت دارد.

4. شفافیت و توضیح پذیری: الگوریتم‌های مولد هوش مصنوعی، درك فرآیند تصمیم گیری آن را دشوار می‌كنند. در مراقبت‌های بهداشتی، جایی كه تصمیم‌ها می‌توانند پیامدهای حیاتی داشته باشند، اطمینان از شفافیت و توضیح‌پذیر بودن فرایند تصمیم گیری بسیار مهم است.

توسعه دهندگان هوش مصنوعی می‌بایست در نسخه‌های بعدی تلاش خود را در جهت قابل تفسیر شدن و ایجاد دستورالعمل‌های روشن و شفاف برای توضیح استدلال پشت توصیه‌های پزشكی هوش مصنوعی، افزایش دهند.

با توجه به اینكه 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 پزشكی می‌شود. اگرچه تلاش‌های اولیه برای تشخیص بیماری و توصیه‌های درمانی چالش برانگیز بوده است، اما انتظار می‌رود كه هوش مصنوعی در نهایت بر آن حوزه نیز تسلط یابد.

توسعه هوش مصنوعی در صنایع پزشكی؛ فرایندی اجتناب‌ناپذیر

با توجه به پیشرفت‌های سریع هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل تصویربرداری، به نظر می‌رسد كه هوش مصنوعی در آینده بیشتر تصاویر رادیولوژی و پاتولوژی را بررسی كند.

بزرگ‌ترین چالش هوش مصنوعی در حوزه‌های مراقبت‌ها و خدمات بهداشتی این نیست كه آیا فناوری‌ها به اندازه كافی قادر خواهند بود مفید باشند یا نه، بلكه اطمینان از پذیرش آن‌ها در فرایند بالینی روزانه است.

پذیرش گسترده هوش مصنوعی را تأیید قانون‌گذاران و تنظیم گران می‌تواند تضمین كند و این مسئله نیازمند استاندارد شدن این خدمات با توجه به سیستم هر كشور، آموزش آن به پزشكان، تأمین بودجه و به روز شدن مدام آن است.

این چالش‌ها در نهایت برطرف خواهند شد، اما انجام آن‌ها بسیار بیشتر از توسعه و ارائه خود فناوری‌ها طول می‌كشد. همچنین مشخص است كه سیستم‌های هوش مصنوعی جایگزین پزشكان انسانی در مقیاس بزرگ نمی‌شوند، بلكه مكمل آن‌ها هستند و در كنار آنها خدمات بهیاری به بیماران ارائه می‌دهند از این رو شاید تنها ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی كه به مرور زمان شغل خود را از دست می‌دهند ممكن است كسانی باشند كه از كار در كنار هوش مصنوعی امتناع می‌ورزند.