هوش مصنوعی در علوم پزشکی
معرفی رشته هوش مصنوعی در علوم پزشکی
معرفی رشته و اهداف
هوش مصنوعی (AI) اصطلاحی است که برای توصیف استفاده از رایانه و فناوری برای شبیه‌سازی رفتار هوشمند و تفکر انتقادی قابل مقایسه با یک انسان استفاده میشود. هوش مصنوعی در پزشکی شامل استفاده از مدل‌های یادگیری ماشینی برای جستجو و آنالیز داده‌های پزشکی و کشف الگوها برای کمک به بهبود نتایج سلامت و تجربیات بیمار است. به لطف پیشرفت‌های اخیر در علم کامپیوتر و انفورماتیک، هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به بخشی جدایی ناپذیر از مراقبت‌های بهداشتی مدرن است. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و سایر برنامه‌های کاربردی مجهز به هوش مصنوعی برای حمایت از متخصصان پزشکی در محیط‌های بالینی و در تحقیقات سلامت استفاده می‌شوند. در حال حاضر، رایج ترین نقش های هوش مصنوعی در تحقیقات پزشکی و بهداشت و درمان شامل توسعه ی سیستم های پشتیبانی تصمیم گیری بالینی، داده کاوی و آنالیز داده های اختصاصی بیمار جهت پیش آگهی، تشخیص و شخصی سازی درمان، کمک به پروسه ی طراحی دارو و بهینه سازی درمان، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، سیگنال های حیاتی و داده های اختصاصی بیمار، توسعه ی سیستم های هوشمند جهت پشتیبانی در مدیریت در سطح کلان براساس داده های جمع آوری شده، رفع محدودیت در ارائه ی خدمات سلامت به مناطق دوردست و ارتقای کیفیت و کمیت ارائه ی خدمات سلامت است. ابزارهای پشتیبانی تصمیم بالینی به ارائه‌دهندگان کمک می‌کنند تا با فراهم کردن دسترسی سریع به اطلاعات یا تحقیقات مرتبط با بیمار، درباره درمان‌ها، داروها، سلامت روان و سایر نیازهای بیمار تصمیم‌گیری کنند. در تصویربرداری پزشکی، از ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تصاویر سی تی اسکن، تصاویر رادیولوژی، MRI و سایر تصاویر برای ضایعات یا سایر یافته‌هایی که ممکن است توسط رادیولوژیست از قلم بیفتد، استفاده میشود. امروزه، تردیدی وجود ندارد که هوش مصنوعی به بخش اصلی سیستم‌های سلامت دیجیتال تبدیل خواهد شد که به نوبه خود پزشکی مدرن را شکل داده و از آن پشتیبانی می‌کند.
هوش مصنوعی در پزشکی حوزه های مختلفی را شامل می شود که می توان به موارد زیر اشاره کرد:
- هوش مصنوعی در تشخیص بیماری: این حوزه به استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی و الگوریتم‌های ژنتیک در تشخیص بیماریها می‌پردازند.
- هوش مصنوعی در پیش‌بینی و پیشگیری از بیماری: در این حوزه از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی جهت پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماریها و ارائه روش‌ها و راه حل های پیشگیری و یا جلوگیری از شیوع بیماریها استفاده میشود.
- هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی: این حوزه به کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص و پردازش تصاویر پزشکی از جمله سی‌تی‌اسکن، ماموگرافی، آنژیوگرافی، التراسوند، MRI، PET و یا سایر مدالیته های تصویربرداری می‌پردازد.
- هوش مصنوعی در داده کاوی پزشکی و مدیریت داده‌ها: این حیطه مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ پزشکی، مدیریت اطلاعات سلامت و پشتیبانی تصمیم‌گیری درمانی و سیستم های تصمیم یار بالینی می باشد.
- هوش مصنوعی در حوزه بیوانفورماتیک: در این حیطه به کاربرد هوش مصنوعی در حوزه های ژن یابی، گردآوری ژنوم، طراحی و کشف دارو، پیش‌بینی ساختار پروتئین، پیش‌بینی بیان ژن، برهم کنش پروتئین-پروتئین، مطالعات مربوط به ژنوم و مدلسازی تکامل و تقسیم سلولی پرداخته می شود.
- سلامت الکترونیک: یک زمینه رو به رشد از تلاقى انفورماتیک، پزشکى، بهداشت عمومى و تکنیک های هوش مصنوعی است که می تواند شامل انواع اپلیکیشن های حوزه سلامت، پرونده الکترونیک سلامت، سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی و سیستم های تله مدیسین و یا سیستم های مشاوره از راه دور باشد.
- هوش مصنوعی در زمینه پزشکی شخصی محور: ترکیب پزشکی شخصی محور و هوش مصنوعی می‌تواند بهبود‌هایی را در ارائه مراقبت‌های سلامت فردی و پیشگیری از بیماریها ایجاد نماید. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند براساس وضعیت فرد، تاریخچه بیماری و ترجیحات او، توصیه‌های درمانی سفارشی را ارائه دهند. به عنوان مثال، با تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های هوشمند، می‌توانند داروها، رژیم غذایی و تمرینات مناسب را برای هر فرد تعیین کنند.
- IOMRT: اینترنت اشیا در رباتیک پزشکی به روشهایی گفته می شود که در آن ربات به عنوان شی با استفاده از ارتباطات شبکه و فناوری اطلاعات در بستر اینترنت به فعالیت می پردازد.
بنابراین با عنایت به تاثیر گذاری بکارگیری این تکنولوژی ها برای ارائه خدمات مراقبت، بهداشتی و درمانی ، ارائه استراتژی های برای آشناسازیی دانشجویان دانشگاهای علوم پزشکی با مبانی، اصول و کاربرد های هوش مصنوعی در علوم پزشکی الزامی است.
