خانه » ژورنالیسم علمی » کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و درمان

کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت

در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی (AI) به عنوان یکی از ابزارهای پیشرو در حوزه مراقبت‌های پزشکی، نقش بی‌بدیلی در بهبود روش‌های تشخیص، درمان و نظارت بر بیماران ایفا کرده است. این فناوری، با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشینی و پردازش داده‌های بزرگ، توانسته است دقت تشخیص‌ها را افزایش داده و به درمان‌های شخصی‌سازی‌شده کمک کند. در نتیجه، نتایج بالینی و تحقیقات در حوزه مراقبت‌های بهداشتی به‌طور چشمگیری بهبود یافته‌اند.

هوش مصنوعی با توانایی تحلیل گسترده مستندات بالینی، از جمله متون پزشکی، تصاویر رادیولوژی، و داده‌های آزمایشگاهی، به متخصصان کمک می‌کند تا نشانه‌ها و علائمی را شناسایی کنند که در گذشته ممکن بود نادیده گرفته شوند. این قابلیت‌ها موجب شده است که پزشکان بتوانند بیماری‌ها را در مراحل ابتدایی‌شان تشخیص دهند و روش‌های درمانی مناسب‌تری را تجویز کنند.

آغاز استفاده از هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان

هوش مصنوعی در پزشکی با معرفی سیستم واتسون توسط IBM به اوج خود رسید. واتسون، که در ابتدا برای پاسخگویی سریع و دقیق به سوالات پیچیده طراحی شده بود، نسخه خاصی از خود را در سال ۲۰۱۱ معرفی کرد که بر پایه پردازش زبان طبیعی (NLP) ساخته شده بود. این نسخه از واتسون با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به پزشکان در تشخیص و درمان بیماری‌ها کمک کرد و به سرعت به یکی از پیشگامان در استفاده از هوش مصنوعی در بهداشت و درمان تبدیل شد.

امروزه، علاوه بر IBM، شرکت‌های بزرگی مانند اپل، مایکروسافت و آمازون به‌طور فزاینده‌ای در حال سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی برای بخش مراقبت‌های درمانی هستند. این شرکت‌ها با توسعه سیستم‌ها و ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی، در حال تغییر رویکردهای سنتی به تشخیص و درمان بیماری‌ها هستند. برای مثال، اپل با توسعه اپلیکیشن‌های مرتبط با سلامت و پوشیدنی‌های هوشمند، به جمع‌آوری داده‌های بهداشتی کاربران کمک کرده و مایکروسافت با راه‌اندازی پروژه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، به بهبود تشخیص بیماری‌ها و ارائه خدمات درمانی پرداخته است. پیامدهای احتمالی هوش مصنوعی در بهداشت و درمان بسیار قابل توجه است. انتظار می‌رود هوش مصنوعی نقش کلیدی در بهبود روش‌های پردازش اطلاعات، توسعه درمان‌های نوین، تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها و حتی پیشگیری از آنها ایفا کند. با استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند درمان، پزشکان می‌توانند با بهره‌گیری از اطلاعات دقیق‌تر و تحلیل‌های هوشمندانه‌تر، تصمیمات بهتری بگیرند. این موضوع به صرفه‌جویی در زمان، کاهش هزینه‌ها و بهبود مدیریت سوابق پزشکی منجر می‌شود. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های گسترده و پیچیده بیماران، الگوهای ناشناخته‌ای از بیماری‌ها را کشف کند و به پیشگیری زودهنگام کمک کند. این فناوری می‌تواند توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده برای هر بیمار ارائه دهد و حتی در تحقیقات پزشکی برای کشف داروهای جدید و توسعه روش‌های درمانی نوین نقش ایفا کند.

معرفی حوزه‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی در صنعت بهداشت و درمان

هوش مصنوعی (AI) در سال‌های اخیر تأثیر چشمگیری بر صنعت بهداشت و درمان گذاشته است. در ادامه به بررسی چندین حوزه و مدل از هوش مصنوعی می‌پردازیم:

یادگیری ماشین (Machine Learning):

یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های کلیدی هوش مصنوعی است که به‌طور قابل توجهی شیوه ارائه مراقبت‌های پزشکی را تغییر داده است. این تکنیک با تحلیل حجم عظیمی از داده‌های بالینی، الگوریتم‌هایی را به کار می‌گیرد که الگوهای مختلف را شناسایی و نتایج پزشکی را با دقت بیشتری پیش‌بینی می‌کنند. یادگیری ماشین به تجزیه و تحلیل سوابق بیماران، تصویربرداری پزشکی و کشف روش‌های جدید درمانی کمک کرده و موجب بهبود روش‌های درمانی و کاهش هزینه‌ها می‌شود.

این حوزه کاربردهای متعددی در تشخیص دقیق بیماری‌ها، ایجاد درمان‌های شخصی‌سازی‌شده و تشخیص تغییرات ظریف در علائم حیاتی دارد. برای مثال، مدل‌های رگرسیون (Regression Models) برای پیش‌بینی مقادیر عددی مانند فشار خون یا سطح قند خون براساس متغیرهای ورودی مانند سن، جنسیت، فشار خون و سابقه پزشکی استفاده می‌شوند. همچنین، مدل‌های (Support Vector Machines – SVMs) برای طبقه‌بندی داده‌های پزشکی، به‌ویژه داده‌های پیچیده و غیرخطی، مانند شناسایی تومورها در تصاویر MRI کاربرد دارند. علاوه بر این، مدل‌های (Decision Trees) و (Random Forests) برای ایجاد مدل‌هایی که تصمیمات بالینی را بر اساس مجموعه‌ای از قوانین ساده‌سازی‌شده هدایت می‌کنند، به کار می‌روند.

یادگیری عمیق (Deep Learning):
یادگیری عمیق، زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد استفاده می‌کند و در تحلیل داده‌های پیچیده بسیار مناسب است. به‌عنوان مثال، (Convolutional Neural Networks – CNNs) برای تشخیص تصاویر پزشکی مانند شناسایی سرطان در تصاویر ماموگرافی، تحلیل تصاویر CT و MRI و (Recurrent Neural Networks – RNNs) برای پردازش داده‌های سری زمانی مانند تحلیل سیگنال‌های ECG و EEG کاربرد دارند. همچنین، مدل‌های پیشرفته‌تر مانند LSTM به شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های زمانی کمک می‌کنند. بنابراین مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) با استفاده از شبکه‌های عصبی پیچیده، توانایی پردازش و تحلیل داده‌های پزشکی را به‌طور دقیق و سریع فراهم می‌آورند.

یکی از پیشگامان در این زمینه، **PathAI** است که در زمینه تحلیل تصاویر پاتولوژی از جمله تشخیص سرطان‌ها فعالیت می‌کند. این پلتفرم توانسته تأییدیه FDA را برای تشخیص سرطان‌های پستان و پروستات دریافت کند. الگوریتم‌های PathAI قادرند الگوهای پیچیده را در تصاویر میکروسکوپی شناسایی کرده و دقت تشخیص را به‌طور قابل توجهی افزایش دهند.

پردازش زبان طبیعی (NLP):
پردازش زبان طبیعی، شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها این امکان را می‌دهد تا زبان انسان را تفسیر و پردازش کنند. با استفاده از NLP، فرآیند تشخیص بیماری با دقت بیشتری انجام می‌شود و درمان‌ها به شکل بهتری شخصی‌سازی می‌شوند. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمرها (Transformers) مانند BERT و GPT برای استخراج اطلاعات مفید از متون بالینی، تحلیل یادداشت‌های پزشکی طولانی، خلاصه‌سازی سوابق پزشکی، تشخیص علائم بیماری از طریق تحلیل یادداشت‌های پزشکی و حتی ایجاد چت‌بات‌های پزشکی استفاده می‌شوند. این تکنیک همچنین می‌تواند به شناسایی درمان‌ها و داروهای مناسب برای هر بیمار و حتی پیش‌بینی خطرات احتمالی بر اساس اطلاعات هر فرد کمک کند.
علاوه بر این، NLP به پزشکان ابزارهایی قدرتمند ارائه می‌دهد تا حجم عظیمی از داده‌های پیچیده را در مدت زمان کوتاه‌تری مدیریت کنند، مانند تشخیص و تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text). پلتفرم‌های پردازش زبان طبیعی به پزشکان کمک می‌کنند تا اطلاعات پزشکی را از متن‌های غیرساختاریافته استخراج کنند. **Nuance Communications**، با محصول Dragon Medical One، یکی از این پلتفرم‌هاست که توانسته تأییدیه FDA را دریافت کند. این سیستم، با استفاده از الگوریتم‌های NLP، به پزشکان این امکان را می‌دهد که گزارش‌های پزشکی را به‌صورت صوتی دیکته کرده و به‌طور خودکار به متن تبدیل کنند. این تکنولوژی باعث صرفه‌جویی در زمان و کاهش خطاهای ناشی از ثبت دستی اطلاعات می‌شود.

سیستم‌های هوشمند مبتنی بر قانون (Rule-Based Systems):
در دهه ۱۹۸۰، سیستم‌های هوشمند مبتنی بر قوانین “اگر-آنگاه” به‌عنوان یکی از تکنیک‌های مهم در هوش مصنوعی شناخته می‌شدند. این سیستم‌ها برای تأیید یا رد آزمایش‌های بالینی و همچنین تعیین قوانین خاص برای پرونده‌های الکترونیکی بیماران (EHR) کاربرد دارند. اگرچه این سیستم‌ها قابلیت انجام بسیاری از وظایف را دارند، اما محدودیت‌هایی نیز دارند؛ به‌عنوان مثال، برای ایجاد قوانین خاص در حوزه‌های علمی به کمک متخصصان نیاز دارند و زمانی که تعداد قوانین بسیار زیاد می‌شود، ممکن است تضادهایی ایجاد شود و کارایی سیستم کاهش یابد. علاوه بر این، سیستم‌های مبتنی بر قانون به دلیل محدودیت در تعمیم‌دهی و نیاز به قوانین از پیش تعریف‌شده، امروزه کمتر استفاده می‌شوند.

شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks – ANNs):

شبکه‌های عصبی مصنوعی یکی از تکنیک‌های یادگیری ماشین هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده‌اند و شامل واحدهای محاسباتی به نام نورون‌ها هستند که به هم متصل شده و اطلاعات را پردازش می‌کنند. این شبکه‌ها در بسیاری از کاربردهای بهداشت و درمان مؤثر هستند:
تشخیص تصاویر پزشکی: مانند تشخیص بیماری‌ها از طریق MRI و CT اسکن. به‌عنوان مثال، IDx-DR، یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی است که برای تشخیص بیماری دیابت و رتینوپاتی، تأییدیه FDA را دریافت کرده است. این پلتفرم قادر است تصاویر شبکیه چشم را تحلیل کرده و مشکلات مرتبط با دیابت را شناسایی کند.

طبقه‌بندی داده‌های بیولوژیکی:مانند سلول‌ها، ژن‌ها و پروتئین‌ها.

پیش‌بینی بیماری‌ها: بر اساس داده‌های بیمار، احتمال ابتلا به بیماری‌ها را پیش‌بینی می‌کنند.

طراحی دارو:کشف داروهای جدید و طراحی درمان‌های شخصی‌سازی‌شده.

تحلیل سیگنال‌های فیزیولوژیکی: مانند تحلیل سیگنال‌های EEG، ECG و fMRI

این حوزه‌ها و تکنیک‌های هوش مصنوعی نشان می‌دهند که چگونه فناوری می‌تواند کیفیت مراقبت‌های بهداشتی را بهبود ببخشد و راه‌حل‌های جدیدی برای چالش‌های پیچیده پزشکی ارائه دهد.استفاده از هوش مصنوعی در فرآیند درمانی نشان‌دهنده آغاز یک عصر انقلابی در حوزه پزشکی است. این روند که در دهه گذشته رشد چشمگیری داشته، نقش هوش مصنوعی را به‌عنوان یکی از ارکان اصلی نوآوری و افزایش کارایی در خدمات پزشکی در سراسر جهان نمایان کرده است. برای درک اینکه چگونه و چرا هوش مصنوعی به این حد از محبوبیت و اهمیت رسیده است، باید به بررسی مزایا، کاربردها و نمونه‌های پیشرو آن در حوزه مراقبت‌های درمانی پرداخت.
در اوایل قرن بیست‌ویکم، هوش مصنوعی در حوزه پزشکی با پیشرفت‌های چشمگیر در فناوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، توجه فراوانی را به خود جلب کرد. این دوره شاهد افزایش قدرت محاسباتی، دسترسی به داده‌های بزرگ (Big Data)، و بهبودهای قابل توجهی در الگوریتم‌های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی بود. این پیشرفت‌ها به متخصصان حوزه سلامت امکان داد تا از هوش مصنوعی برای تحلیل حجم زیادی از داده‌های بالینی، بهبود تشخیص بیماری‌ها، و پیش‌بینی نتایج درمانی استفاده کنند.
همه‌چیز زمانی تغییر کرد که مشخص شد هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور مؤثر به برخی از مهم‌ترین چالش‌های بهداشت و درمان، از جمله افزایش دقت در تشخیص، توسعه پزشکی شخصی‌سازی شده، و بهینه‌سازی فرایندهای جراحی، پاسخ دهد. به عنوان مثال . Medtronic’s Hugo™پلتفرمی رباتیک است که تأییدیه FDA را دریافت کرده است. این پلتفرم، برای جراحی‌های رباتیک مورد استفاده قرار می‌گیرد و با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، جراحان را در انجام جراحی‌های دقیق و پیچیده یاری می‌کند و بهبود نتایج جراحی و کاهش زمان عمل را به‌ همراه دارد.

طبق گزارش “Statista”، انتظار می‌رود ارزش بازار هوش مصنوعی در حوزه پزشکی که در سال 2021 به 11 میلیارد دلار رسیده بود، تا سال 2030 به 187 میلیارد دلار افزایش یابد. این رشد قابل‌توجه نشان‌دهنده آینده‌ای است که در آن هوش مصنوعی نقشی حیاتی در نحوه کار درمانگاه‌ها، بیمارستان‌ها، شرکت‌های دارویی و بیوتکنولوژی، و سایر اجزای صنعت بهداشت و درمان ایفا خواهد کرد. این تحولات، نه تنها به بهبود کیفیت خدمات پزشکی و کاهش هزینه‌ها منجر می‌شود، بلکه به بهینه‌سازی فرآیندها و افزایش دسترسی به خدمات درمانی با کیفیت بالا کمک می‌کند.

در نهایت، می‌توان گفت که محبوبیت روزافزون هوش مصنوعی در بهداشت و درمان به دلیل توانایی آن در بهبود نتایج بیماران، افزایش کارایی فرآیندهای پزشکی و کاهش خطاهای انسانی است. این فناوری به‌سرعت در حال تبدیل شدن به جزء جدایی‌ناپذیری از سیستم‌های بهداشتی در سراسر جهان است، و در آینده، نقشی محوری در ایجاد تغییرات اساسی در نحوه ارائه خدمات درمانی ایفا خواهد کرد.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
هوش مصنوعی (AI) تأثیرات عمیقی بر صنعت بهداشت و درمان داشته است و توانسته است به طور قابل توجهی به بهبود فرآیندهای درمانی کمک کند. این فناوری، با قابلیت پردازش و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های پزشکی، دقتی بسیار بالاتر از ظرفیت انسانی ارائه می‌دهد. به‌ویژه، در زمینه‌های تشخیص بیماری‌ها، پیش‌بینی نتایج درمانی، و ارائه توصیه‌های پزشکی.
برای مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند تصاویر پزشکی، از جمله اشعه ایکس و MRI، را با دقت و سرعت بیشتری نسبت به رادیولوژیست‌ها تحلیل کنند و اغلب قادرند بیماری‌هایی مانند سرطان را در مراحل اولیه شناسایی کنند. این قابلیت به پزشکان این امکان را می‌دهد تا با دقت بیشتری به تشخیص و درمان بیماران بپردازند.
یکی از نمونه‌های برجسته استفاده از هوش مصنوعی در بهداشت و درمان، پروژه Watson از شرکت IBM است که در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی و پشتیبانی از تصمیم‌گیری‌های بالینی به کار می‌رود. همچنین، پروژه DeepMind Health از گوگل با توانایی تشخیص بیماری‌های چشمی از طریق اسکن شبکیه، به دقتی مشابه با متخصصان انسانی دست یافته است.
شرکت Nuance با ارائه الگوریتم‌های جدید در زمینه تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی، به پزشکان این امکان را داده است که پرونده‌های پزشکی را به صورت صوتی دیکته کنند و سیستم به طور خودکار آن‌ها را به متن تبدیل کند. این قابلیت، به صرفه‌جویی در زمان پزشکان و کاهش خطاهای ناشی از ثبت دستی اطلاعات کمک کرده است.
شرکت Enlitic نیز با استفاده از یادگیری عمیق، به توسعه الگوریتم‌هایی برای تشخیص زودهنگام سرطان و سایر بیماری‌ها از روی تصاویر پزشکی پرداخته است. این الگوریتم‌ها قادرند با دقت بالایی تومورها را در تصاویر شناسایی کنند. این پروژه‌های پیشگام، پتانسیل هوش مصنوعی را در متحول کردن تشخیص و درمان به نمایش گذاشته‌اند.
در زمینه مراقبت از بیمار، ربات‌های سخنگو و دستیاران مجازی، با ارائه پشتیبانی و نظارت 24 ساعته، مشارکت بیمار و پایبندی به برنامه‌های درمانی را افزایش می‌دهند.
در کشف دارو، هوش مصنوعی با پیش‌بینی نحوه واکنش داروهای مختلف در بدن، روند توسعه دارو را تسریع کرده و زمان و هزینه‌های آزمایش‌های بالینی را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهد.

هوش مصنوعی می‌تواند انجام فرآیندهای پیچیده در بیمارستان‌ها و درمانگاه‌ها را به‌طور قابل توجهی ساده‌تر کند. از زمان‌بندی ویزیت بیماران گرفته تا رسیدگی به مطالبات بیمه، خودکار بودن فرآیندها بار اداری را کاهش داده و به ارائه‌دهندگان خدمات درمانی این امکان را می‌دهد که بیشتر بر مراقبت از بیماران تمرکز کنند. این موضوع نه تنها کارایی عملی را افزایش می‌دهد، بلکه تجربه کلی بیمار را نیز بهبود می‌بخشد.
استفاده از هوش مصنوعی در درمان، فرآیندی تدریجی است که با پیشرفت‌های تکنولوژیکی و افزایش تقاضا برای بهبود خدمات بهداشت و درمان، تسریع شده است. ادغام هوش مصنوعی در پزشکی تغییرات پارادایمی ایجاد کرده و مراقبت‌های بهداشتی را کارآمدتر، دقیق‌تر و شخصی‌تر کرده است. با ادامه سیر تکاملی هوش مصنوعی، نقش آن در مراقبت‌های بهداشتی به طور فزاینده‌ای اهمیت پیدا می‌کند و جایگاه آن به عنوان ابزاری ضروری در پزشکی مدرن تقویت می‌شود.

آینده هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
در همایش Precision Med TriConference در سال 2024، اریک توپول، یکی از پیشگامان پزشکی دیجیتال و نویسنده سه کتاب و بیش از 1200 مقاله تخصصی، در گفتگوی زنده‌ای با مارا آسپینال از موسسه Illumina Ventures به بررسی ادغام پزشکی شخصی و هوش مصنوعی پرداخت. توپول، که به‌عنوان یک چهره برجسته در این حوزه شناخته می‌شود، معتقد است که پذیرش هوش مصنوعی در مراقبت‌های درمانی نه تنها بسیار کلیدی بلکه قریب‌الوقوع است. با این حال، او این پرسش را مطرح کرد که آیا جامعه پزشکی برای چنین تحول بزرگی آماده است یا خیر.
در پاسخ به این پرسش، توپول اظهار داشت: “من معتقدم که این تحول، مهم‌ترین تغییر در تاریخ پزشکی خواهد بود، اما ما تنها در ابتدای راه هستیم.
با وجود فناوری‌های جدید و ابزارهای پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی که قادر به تفسیر حجم وسیعی از داده‌های پزشکی هستند، پتانسیل این تکنولوژی در فرآیند درمان بی‌پایان است. به‌ویژه، فناوری یادگیری عمیق (Deep Learning) می‌تواند برای تشخیص سریع‌تر بیماری‌ها، ارائه برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده و حتی خودکار کردن فرآیندهایی مانند کشف دارو و تشخیص بیماری مورد استفاده قرار گیرد.
آینده هوش مصنوعی در بهداشت و درمان بدون شک روشن است و ظرفیت‌های زیادی برای نوآوری‌های بیشتر دارد. همانطور که به سمت دنیای دیجیتال حرکت می‌کنیم، هوش مصنوعی به دارایی ارزشمندی در صنعت بهداشت و درمان تبدیل خواهد شد که می‌تواند به‌طور قابل توجهی نحوه تعامل پزشکان با بیماران و ارائه خدمات درمانی را تغییر دهد. با پیشرفت‌های مداوم در این حوزه، انتظار می‌رود که هوش مصنوعی نقش‌های جدیدی را در بهبود کیفیت و کارایی مراقبت‌های بهداشتی ایفا کند.

نتیجه گیری
هوش مصنوعی (AI) پتانسیل بسیار بالایی در بهینه‌سازی سیستم‌های درمانی و بهبود کیفیت خدمات پزشکی دارد. این فناوری می‌تواند با تحلیل داده‌های کلان، پیش‌بینی روندهای بیماری و ارائه پیشنهادات درمانی به پزشکان، به ارتقاء کارایی و دقت درمان‌ها کمک کند. با این حال، بهره‌برداری بهینه از هوش مصنوعی مستلزم توجه جدی به مسائل اخلاقی و چالش‌های فنی مرتبط با آن است. به عنوان مثال، مسائل حریم خصوصی، امنیت داده‌ها و تبعیض‌های احتمالی الگوریتمی از جمله نگرانی‌های کلیدی هستند.
سازمان جهانی بهداشت (WHO) و اداره غذا و دارو (FDA) به عنوان دو نهاد برجسته در حوزه سلامت، نقش مهمی در ایجاد چارچوب‌های نظارتی و اخلاقی برای استفاده ایمن و مؤثر از هوش مصنوعی در پزشکی ایفا می‌کنند. این نهادها با تدوین استانداردها و مقررات، تلاش می‌کنند تا از پیاده‌سازی فناوری‌های نوین به شیوه‌ای که به نفع سلامت عمومی و فردی باشد، اطمینان حاصل کنند.
یکی از چالش‌های عمده در استفاده از هوش مصنوعی، ادغام آن با فرآیندهای بالینی روزمره است. این مسأله به ویژه در محیط‌های درمانی پیچیده که نیازمند هماهنگی دقیق و تعامل انسانی هستند، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. به همین دلیل، ضروری است که سیستم‌های هوش مصنوعی به گونه‌ای طراحی شوند که با جریان کار پزشکان و متخصصان هماهنگ باشند و به‌طور موثر در محیط‌های درمانی عمل کنند.
با گذشت زمان، ممکن است پزشکان متخصص به سمت شغل‌هایی بروند که به مهارت‌های کاملاً انسانی نیاز دارند، به‌ویژه آنهایی که شامل عملکردهای شناختی پیشرفته، همدلی و تعامل انسانی هستند. در نتیجه، ارائه‌دهندگان خدمات درمانی باید به کارگیری هوش مصنوعی را در انجام وظایف اداری و تشخیص‌های پزشکی اولیه مدنظر قرار دهند تا بتوانند زمان و انرژی بیشتری را به تعامل با بیماران و ارائه درمان‌های شخصی‌سازی شده اختصاص دهند.
استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی، اگر به‌درستی پیاده‌سازی و مدیریت شود، می‌تواند به ابزاری قدرتمند برای بهبود سلامت و رفاه انسان تبدیل شود و به پزشکان و متخصصان کمک کند تا خدمات بهتری را به بیماران ارائه دهند.

Twitter Linkedin Instagram Pinterest