هوش مصنوعی و NLP در تحلیل داده های پزشکی و تعاملات دارویی یک مرور تحلیلی

گسترش سریع پرونده های الکترونیک سلامت (EHR) و افزایش حجم داده های متنی در حوزه سلامت، فرصت های قابل توجهی برای استخراج دانش و بهبود تصمیم گیری های بالینی فراهم کرده است. بخش عمده ای از این داده ها به صورت غیر ساختاریافته در قالب یادداشت های پزشکی، گزارش های رادیولوژی، خلاصه های ترخیص و سایر اسناد بالینی ذخیره می شوند که تحلیل آنها با روش های سنتی دشوار است. در این میان پردازش زبان طبیعی (NLP) به عنوان یکی از فناوری های کلیدی هوش مصنوعی امکان استخراج اطلاعات معنادار از متون پزشکی و تبدیل آنها به دانش قابل استفاده را فراهم می کند. هدف این مطالعه مروری بررسی کاربردهای روش های مبتنی بر NLP و یادگیری ماشین در استخراج اطلاعات بالینی، کشف دارو و توسعه سیستم های پشتیبان تصمیم در حوزه سلامت است. در این پژوهش مطالعات منتخب مرتبط با استخراج اطلاعات از داده های EHR، تحلیل متون بالینی، پیش بینی تعاملات دارو - هدف و طراحی سیستم های توصیه گر دارویی مورد بررسی و مقایسه قرار گرفته اند. نتایج نشان می دهد که استفاده از مدل های پیشرفته یادگیری عمیق و مدل های زبانی مانند BERT و سایر معماری های مبتنی بر ترنسفورمر به طور قابل توجهی دقت استخراج موجودیت های پزشکی، تحلیل روابط بالینی و پیش بینی تعاملات مولکولی را بهبود داده است. همچنین ترکیب روش های بردارسازی متن مانند TF-IDF با تعبیه های زبانی و معیارهای شباهت در توسعه سیستم های توصیه گر پزشکی عملکرد موثری داشته است. علاوه بر این، مدل های زبانی مبتنی بر هوش مصنوعی نقش مهمی در تسریع فرایند کشف دارو، شناسایی اهداف درمانی و پشتیبانی از فارماکوویژیلانس ایفا می کنند. با وجود پیشرفت های قابل توجه چالش هایی نظیر کیفیت داده های بالینی، مسائل حریم خصوصی و نیاز به داده های برچسب خورده همچنان باقی است. در مجموع یافته های این مطالعه نشان می دهد که به کارگیری روش های پیشرفته NLP می تواند به بهبود تحلیل داده های سلامت، تسریع فرایند کشف دارو و ارتقای کیفیت خدمات پزشکی کمک کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، پردازش زبان طبیعی ، یادگیری ماشین ، تعاملات دارویی ، مدل های ترنسفورمری