هوش مصنوعی دیگر فقط یک رؤیای علمی نیست؛ در جهان امروز، این فناوری با سرعتی شگفت‌انگیز در حال بازتعریف نقش خود در عرصه پزشکی است. از کاهش کاغذبازی تا تحلیل عکس‌های پزشکی و پیش‌بینی واکنش‌های دارویی، این ابزارهای دیجیتالی به کمک پزشکان آمده‌اند تا زمان، هزینه و فشار روانی را کاهش دهند و همزمان کیفیت مراقبت از بیماران را بالا ببرند.

متخصصان باور دارند که اگر هوش مصنوعی به‌درستی به کار گرفته شود، می‌تواند هزینه‌های درمان را کاهش داده، دسترسی به خدمات پزشکی را گسترش داده و عملکرد کلی سیستم سلامت را بهینه کند.

دستیارهای نامرئی: از نویسندهٔ پرونده تا تحلیل‌گر تصویر

در حال حاضر، هوش مصنوعی در چند حوزه‌ی کلیدی پزشکی فعال است. یکی از پرکاربردترین نقش‌های آن به عنوان کاتب دیجیتال (AI Scribe) است. این ابزار، گفت‌وگو میان پزشک و بیمار را به‌صورت زنده ضبط و به متن تبدیل می‌کند. نرم‌افزارهایی مانند Lyrebird پس از پایان جلسه، فایل صوتی و متن را پاک می‌کنند تا حریم خصوصی حفظ شود.

پژوهشی در دانشگاه پنسیلوانیا (Perelman School of Medicine) نشان داد که استفاده از این کاتبان دیجیتال، مدت زمان تعامل مستقیم پزشک با بیمار را تا ۲۰٪ افزایش و ساعات کاری خارج از شیفت را تا ۳۰٪ کاهش داده است.

در حوزهٔ تحلیل تصویر پزشکی (Medical Imaging Analysis)، هوش مصنوعی با بهره‌گیری از فناوری تشخیص شیء (Object Detection) می‌تواند ناهنجاری‌ها در عکس‌هایی مانند MRI و سی‌تی‌اسکن را شناسایی کند. الگوریتم‌ها با صدها تصویر تمرینی شامل نمونه‌های سالم و بیمار آموزش می‌بینند و یاد می‌گیرند الگوهای بیماری را بدون تأثیرپذیری از محیط تصویر، تشخیص دهند.

در همین راستا، پژوهشی در بلژیک هشدار می‌دهد که کیفیت داده‌های تمرینی بسیار حیاتی‌ست، زیرا وجود خطا، سوگیری جنسیتی، نژادی یا ناهمگونی در درمان می‌تواند عملکرد مدل را به‌شدت مخدوش کند و تبعات بالینی سنگینی به‌بار آورد.

کشف الگوهای پنهان: پیش‌بینی بیماری‌ها از روی بیومارکرها

در گامی پیشرفته‌تر، هوش مصنوعی اکنون در تحلیل نشانگرهای زیستی (Bio-marker Analysis) نیز ایفای نقش می‌کند. الگوریتم‌ها حجم عظیمی از داده‌های پزشکی بیماران را بررسی می‌کنند، الگوهایی را شناسایی کرده و آن‌ها را با مدل‌های پیش‌بینی ترکیب می‌کنند تا وجود بیماری یا واکنش احتمالی به داروها را تشخیص دهند.

برنامه‌هایی مانند SWIFT که در بیمارستانی در استرالیای جنوبی به کار گرفته شده، بر پایهٔ همین رویکرد فعالیت می‌کنند. این سامانه متن گزارش‌های پزشکی بیمار را به داده‌های قابل فهم برای ماشین تبدیل می‌کند، سپس با استفاده از معیارهایی مانند ضربان قلب و نتایج آزمایش خون، احتمال ترخیص بیمار طی دو روز آینده را پیش‌بینی می‌کند. نمره‌ای که به این صورت به هر بیمار داده می‌شود، نمره آدلاید (Adelaide Score) نام دارد.

زبان طبیعی و مدل‌های بزرگ زبانی: وقتی ماشین می‌فهمد

برای درک داده‌های متنی، هوش مصنوعی به مدل‌هایی از نوع پردازش زبان طبیعی (NLP – Natural Language Processing) وابسته است. این مدل‌ها داده‌های عظیم را به بخش‌های کوچک‌تر تبدیل کرده و با بررسی آن‌ها به‌صورت بله یا خیر، نتیجه‌گیری می‌کنند.

همچنین مدل‌هایی موسوم به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs – Large Language Models) آیندهٔ پزشکی و علوم دیگر مانند شیمی را به شدت تحت تأثیر قرار خواهند داد. این مدل‌ها با تبدیل داده به عدد و پیش‌بینی عدد بعدی در زنجیره، سپس بازگردانی آن به واژه، می‌توانند به صورت دقیق داده‌ها را به زبان انسانی ترجمه کنند.

امنیت داده‌ها؛ خط قرمز در دنیای پزشکی هوش‌محور

با ورود هوش مصنوعی به پزشکی، امنیت اطلاعات بیش از همیشه اهمیت پیدا کرده است. برای مثال در استرالیای جنوبی، قوانین داده‌ای به‌صراحت اجازه نمی‌دهند که هیچ اطلاعاتی به شبکه‌های خارج از مرز منتقل شود. داده‌ها به‌صورت رمزگذاری‌شده روی سرورهای محلی باقی می‌مانند و در آموزش الگوریتم‌های عمومی نقشی ندارند.

همچنین الگوریتم‌های امنیتی خود مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. این الگوریتم‌ها می‌توانند رفتار کاربران را تحلیل کنند و در صورت بروز رفتار غیرعادی، به احتمال ورود کاربر غیرمجاز پی ببرند. به‌علاوه، سامانه‌های هوش مصنوعی می‌توانند فعالیت‌های مشکوک را در لحظه شناسایی کرده و واکنش فوری نشان دهند.

پژوهشی در استرالیا نشان داد شرکت‌هایی که از هوش مصنوعی در امنیت استفاده می‌کنند، نقض‌های امنیتی را به‌طور میانگین ۱۰۸ روز زودتر شناسایی کرده و ۲.۷۵ میلیون دلار کمتر ضرر می‌بینند.

آینده‌ای نزدیک‌تر از آن‌چه تصور می‌کنیم

هوش مصنوعی نه‌تنها برای بیمار، بلکه برای خود کادر درمان هم مفید است. پزشکانی که بتوانند این فناوری را هوشمندانه در کار روزمرهٔ خود ادغام کنند، نه‌تنها بازدهی بیشتری دارند، بلکه فرصت بیشتری برای تمرکز روی روابط انسانی با بیماران پیدا می‌کنند. این یعنی افزایش رضایت شغلی و کاهش فرسودگی.

در پزشکی شخصی‌سازی‌شده (Precision Medicine)، الگوریتم‌های هوش مصنوعی حتی می‌توانند خرابی دستگاه‌ها را پیش‌بینی کرده و از وقوع خطاهای خطرناک جلوگیری کنند. همچنین با جمع‌آوری پیشاپیش اطلاعات، زمان مواجههٔ پزشک با بیمار را به درمان اختصاص می‌دهند، نه پر کردن فرم و پرونده.

اما این مسیر نیازمند شفافیت و مسئولیت‌پذیری است. فعلاً بیشتر برنامه‌های هوش مصنوعی در پزشکی دارای نظارت انسانی هستند و مسئولیت عملکرد آن‌ها بر عهده فردی‌ست که از آن استفاده می‌کند. در نتیجه، هر اشتباه احتمالی هنوز هم باید پاسخ‌گو داشته باشد.

منبع