هوش مصنوعی در تشخیص و درمان بیماری ها: نقش هوش مصنوعی در بهبود دقت تشخیص و پیش بینی روند بیماری های غیرواگیر در سطح جمعیت

بیماری های غیرواگیر مانند دیابت، بیماری های قلبی عروقی، سرطان ها و بیماری های مزمن تنفسی یکی از بزرگ ترین چالش های سلامت در سطح جمعیت هستند. تشخیص زودهنگام و پیش بینی روند این بیماری ها در جمعیت می تواند به کاهش بار بیماری، بهبود کیفیت زندگی و صرفه جویی در هزینه های نظام سلامت منجر شود. هوش مصنوعی با توانایی پردازش داده های بزرگ، الگویابی پیچیده و یادگیری از تجربه، پتانسیل بالایی در بهبود دقت تشخیص و پیش بینی روندها دارد. در این مقاله با رویکرد مروری، ابتدا کاربردهای فعلی هوش مصنوعی در تشخیص و پیش بینی بیماری های غیرواگیر در سطح جمعیت بررسی می شود، سپس چالش ها و ملاحظات اخلاقی آن و چشم انداز آینده مورد بررسی قرار می گیرد. نتایج نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در بسیاری از مطالعات دقت قابل توجهی نشان داده اند؛ ولی چالش هایی مانند تعمیم پذیری، سوگیری الگوریتمی، کیفیت داده و مسائل حریم خصوصی مانع کامل شدن کاربردهای عملی شده اند. در نهایت پیشنهادهایی برای گام های بعدی ارائه می شود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، بیماری های غیرواگیر ، تشخیص زودهنگام ، پیش بینی ، سلامت جمعیت