تحلیل نقش فناوری های هوش مصنوعی در تشخیص سریع بیماری های عفونی نوپدید

بیماری های عفونی نوپدید به عنوان یک تهدید جدی برای سلامت جهانی در قرن بیست و یکم مطرح هستند. شیوع سریع و غیرقابل پیش بینی این بیماری ها، مانند کووید-۱۹، ابولا و سویه های جدید آنفلوانزا، نیاز مبرمی به توسعه سیستم های تشخیصی سریع، دقیق و در دسترس را آشکار ساخته است. فناوری های هوش مصنوعی با قابلیت های تحلیلی بی سابقه در پردازش حجم عظیمی از داده های چندوجهی، تحولی اساسی در عرصه تشخیص پزشکی ایجاد کرده اند. این مقاله به تحلیل جامع نقش هوش مصنوعی در تشخیص سریع بیماری های عفونی نوپدید می پردازد. با بررسی سیستماتیک کاربردهای مختلف یادگیری ماشین و یادگیری عمیق در تفسیر تصاویر پزشکی، آنالیز نشانگرهای مولکولی و ژنومی، یکپارچه سازی و تحلیل داده های اپیدمیولوژیک و بالینی، و همچنین توسعه سیستم های نظارتی و هشدار اولیه، نقش کلیدی هوش مصنوعی را تشریح می کند. مقاله همچنین چالش های مهمی از قبیل کیفیت داده، شفافیت و تفسیرپذیری مدل ها، ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی، و موانع اجرایی در زمینه های با منابع محدود را مورد بحث قرار می دهد. با ارائه یک چارچوب تحلیلی مبتنی بر شواهد و استناد به بیش از ۳۰ منبع علمی معتبر و به روز (۲۰۲۰-۲۰۲۵)، این مقاله نشان می دهد که هوش مصنوعی به طور فزاینده ای به یک جزء حیاتی در زرادخانه مقابله با بیماری های نوپدید تبدیل شده است. با این حال، تحقق کامل پتانسیل آن مستلزم همکاری میان رشته ای، سرمایه گذاری در زیرساخت داده، و تدوین چارچوب های نظارتی قوی و اخلاق محور است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، بیماری های عفونی نوپدید ، تشخیص سریع ، یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق