کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت از تشخیص تا پیش بینی وضعیت فعلی و مسیرهای آینده

تحولات سریع در فناوری های دیجیتال و رشد فزاینده داده های سلامت، زمینه ساز ورود گسترده هوش مصنوعی به نظام های پزشکی شده است. در سال های اخیر، الگوریتم های مبتنی بر یادگیری ماشین و یادگیری عمیق توانسته اند در حوزه هایی همچون تصویربرداری پزشکی، پردازش داده های کلینیکی و تحلیل سیگنال های زیستی عملکردی قابل رقابت با متخصصان انسانی ارائه دهند. این پیشرفتها موجب افزایش دقت، تشخیص، کاهش خطاهای انسانی و تسریع فرآیندهای تصمیم گیری بالینی شده است. علاوه بر تشخیص هوش مصنوعی نقش مهمی در پیش بینی روند بیماری ها، شناسایی بیماران پرخطر می کند. در مقابل استقرار گسترده این فناوری در محیط های بالینی با چالش هایی نظیر کیفیت و تنوع داده ها، سوگیری الگوریتمی، حفظ حریم خصوصی بیماران، شفافیت مدل ها و الزامات قانونی همراه است. آینده پژوهی در این حوزه نشان می دهد که توسعه سامانه های چندوجهی هوش مصنوعی توضیح پذیر و معماری های یادگیری غیرمتمرکز مسیر شکل گیری نسل جدید خدمات سلامت را هموار خواهد ساخت. در این مقاله با رویکردی مروری، تجربی کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص و پیش بینی پزشکی بررسی شده است. نتایج این بررسی نشان می دهد که بهره گیری هدفمند از هوش مصنوعی همراه با سیاست گذاری هوشمند و تدوین چارچوب های اخلاقی و قانونی مناسب می تواند نقشی تعیین کننده در ارتقای کیفیت خدمات درمانی و تحقق نظام سلامت هوشمند در آینده ایفا نماید. در بخش تجربی یک مدل یادگیری عمیق برای تشخیص ذات الریه از تصاویر رادیوگرافی توسعه و ارزیابی شد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، پزشکی ، یادگیری عمیق ، تشخیص بیماری ، پیش بینی ، سلامت ، آینده پژوهی ، سلامت دیجیتال