نقش هوش مصنوعی چندوجهی در پزشکی دقیق پیشرفت های کنونی چالش ها و مسیرهای آینده

پزشکی دقیق در پی آن است که به جای اعمال درمان های یکسان برای همه، بیماران هر فرد را بر اساس ویژگی های زیستی، ژنتیکی، رفتاری و محیطی خودش درمان کند. یکی از فناوری های نویدبخش برای تحقق این هدف دوقلوی دیجیتال بیمار است؛ نسخه ای مجازی و پویا از بیمار که به طور مداوم با داده های واقعی او به روزرسانی می شود و امکان شبیه سازی پیشرفت، بیماری، پاسخ به درمان و پیش بینی خطرات آینده را فراهم می آورد. رشد اخیر هوش مصنوعی چندوجهی - مدل هایی که می توانند همزمان، تصویر، متن، سیگنال و داده ژنومی را پردازش و ترکیب کنند - این ایده را از سطح مفهومی به مرحله ای نزدیک تر به کاربرد بالینی رسانده است. در این مرور روایی، با تکیه بر مقالات علمی منتشر شده بین سال های ۲۰۲۴ تا ۲۰۲۶ در نشریاتی مانند npj Digital Medicine، The Lancet Digital Health، JMIR Medical Informatics و Journal of Personalized Medicine، ابتدا مفهوم و معماری دوقلوی دیجیتال بیمار را بازتعریف می کنیم سپس نقش هوش مصنوعی چندوجهی را در ساخت این دوقلوها تحلیل می کنیم، کاربردهای بالینی فعلی را در حوزه های قلب و عروق، سرطان و دیابت به صورت انتقادی بررسی می کنیم و در نهایت چالش های اصلی و مسیرهای پژوهشی آینده را جمع بندی می نماییم. یافته ها نشان می دهد که در مطالعات اولیه حدود ۸۰ درصد نتایج سلامت مثبت گزارش شده است، اما این فناوری هنوز عمدتا در مرحله پژوهش و آزمایش های محدود قرار دارد. در این مقاله یک طبقه بندی سه محوره و یک معماری مفهومی چهارلایه نیز پیشنهاد شده که می تواند چارچوب مناسبی برای پژوهش های بعدی فراهم آورد.

کلیدواژه ها:

دوقلوی دیجیتال ، بیمار ، پزشکی دقیق ، هوش مصنوعی چندوجهی ، یادگیری ماشین ، مدل های زبانی بزرگ ، پزشکی شخصی سازی شده