کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور

در این مقاله، به بررسی چگونگی ادغام سیستم ‌های درمانی با پشتیبانی هوش مصنوعی می ‌پردازیم؛ سیستمی که به واسطه هم‌ گرایی علم پزشکی و فناوری، در حال تغییر مدل ‌های ارائه خدمات درمانی است. رایانش ابری نقش کلیدی در ادغام پزشکی از راه دور و مبتنی بر هوش مصنوعی در فرآیندهای رایج نظام سلامت ایفا می ‌کند. به بررسی کاربردهای احتمالی روش ‌های هوش مصنوعی در حوزه سلامت از راه دور (Telehealth) می ‌پردازیم. این روش‌ها بر نیازهای بالینی متمرکز هستند و بر اساس گزارش ‌هایی که از پیشرفت ‌های اخیر منتشر شده اند، دیدی کلی نسبت به جهت‌ گیری‌ های کنونی ارائه می ‌دهند.

روش ‌ها: نویسندگان با بهره‌ گیری از دانش تخصصی خود، نمونه‌ هایی از نوآوری‌ های حوزه سلامت از راه دور را که در آن ‌ها از هوش مصنوعی برای پشتیبانی یا تکمیل خدمات درمانی استفاده شده است، از منابع علمی جدید شناسایی کردند. سپس مشاهدات به‌ دست ‌آمده از این نمونه‌ ها را جمع ‌بندی کردند تا تصویری کلی از نقش مورد انتظار هوش مصنوعی در حوزه سلامت از راه دور ارائه دهند.

مطلب پیشنهادی: دیجیتال مارکتینگ پزشکی

نتایج: دو حوزه اصلی مرتبط با این موضوع شناسایی شدند: اول، بهبود کیفیت روش‌ های بالینی و خدمات درمانی موجود؛ دوم، توسعه و حمایت از مدل‌ های جدید مراقبت. برای هر یک از این حوزه‌ ها، نمونه‌ های عملی (مطالعات موردی) به‌ عنوان مثال انتخاب شده ‌اند تا موضوع بهتر و واضح ‌تر توضیح داده شود.

نتیجه ‌گیری: نمونه‌ هایی از کاربرد هوش مصنوعی در ارائه خدمات درمانی از راه دور شامل ارزیابی از راه دور (tele-assessment)، تشخیص از راه دور (tele-diagnosis)، تعاملات درمانی از راه دور (tele-interactions) و پایش بیماران از راه دور (tele-monitoring) است. برای گسترش این فناوری ‌ها، توسعه الگوریتم ‌های پایه و اعتبارسنجی روش ‌ها ضروری می‌ باشد. همچنین، با افزایش استفاده از خدمات سلامت از راه دور مبتنی بر هوش مصنوعی، توجه به مسائل اجتماعی و اخلاقی مهم در نظام سلامت، اهمیت بیشتری پیدا می‌ کند.

واژگان کلیدی: پزشکی از راه دور، هوش مصنوعی، کیفیت مراقبت سلامت، ارائه خدمات درمانی

مقدمه: به دنیای ارائه خدمات پزشکی از راه دور قدم بگذارید؛ جایی که پزشکان با لباس راحتی و از خانه ویزیت انجام می‌ دهند و بیماران نیز در حالی که در حال تماشای سریال ‌های مورد علاقه ‌شان هستند، مشاوره پزشکی دریافت می‌ کنند. این یک سرزمینی جادویی است که گوشی پزشکی جای خود را به تلفن‌ های هوشمند و اتاق ‌های انتظار به کاناپه ‌های راحت داده است. دیگر خبری از ترافیک‌ های سنگین یا لباس ‌های ناراحت ‌کننده بیمارستانی نیست. هوش مصنوعی به حوزه خدمات سلامت از راه دور آمده تا با هر تماس ویدیویی، دنیا را نجات دهد!

رایانش ابری با توانایی تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ‌ها با سرعت بیشتر و هزینه کمتر، نسبت به زیرساخت ‌های سنتی داخلی، این امکان را برای سازمان ‌های حوزه سلامت فراهم می کند که به توسعه و پیاده‌ سازی عامل ‌های هوش مصنوعی سفارشی مبتنی بر فضای ابری بپردازند؛ این عامل ‌ها می ‌توانند برای پیشبرد مجموعه ‌ای از راهکارها مورد استفاده قرار گیرند، از جمله شبکه ‌های اینترنت اشیاء (IoT)، برنامه ‌های تحت وب و موبایل مانند ابزارهای ویدئوکنفرانس و موارد دیگر.

ارائه‌ دهندگان خدمات درمانی، با بهره ‌گیری از رایانش ابری می ‌توانند از منابع داده متنوع و پیچیده، بینش ‌های ارزشمندی استخراج کنند. الگوریتم ‌های هوش مصنوعی قادرند داده‌ های ژنومی، اقتصادی، جمعیت ‌شناختی، بالینی و فنوتیپی را تحلیل کنند تا:

• برنامه ‌های درمانی شخصی ‌سازی شده ایجاد کنند.
• بینش‌ های سلامت را برای افراد و جمعیت ‌ها تولید نمایند.
• پیش‌ بینی شیوع بیماری ‌ها و نمایش داده ‌های پزشکی را انجام دهند.
• روند وضعیت سلامت بیماران را پیش ‌بینی کنند.
• امکان پایش از راه دور و مشاوره پزشکی را برای بیماران فراهم کنند.
• توسعه فرآیندهای نوآورانه را تضمین نمایند.

همه این موارد بسیار مفید هستند، اما تمرکز ما امروز بر «پایش از راه دور» و «مشاوره از راه دور» است—دو عملکرد اساسی که نقطه تلاقی پزشکی از راه دور و هوش مصنوعی محسوب می ‌شوند.

گروه کاری سلامت از راه دور انجمن بین ‌المللی انفورماتیک پزشکی (IMIA) شامل بیش از ۳۰ عضو از سراسر جهان است. این اعضا، پزشکان و متخصصانی در حوزه سلامت از راه دور هستند که در نقش ‌هایی مانند استاد دانشگاه، دانشمند داده، کارآفرین، ترویج ‌دهنده و پژوهشگر فعالیت می ‌کنند. این مقاله به بررسی گستره بالقوه کاربرد روش‌های هوش مصنوعی (AI) در حوزه سلامت از راه دور می‌ پردازد.

ما در ابتدا به اهمیت کاربردهای فعلی و آتی احتمالی هوش مصنوعی می‌ پردازیم و سپس فرصت‌ های بالقوه برای حل برخی چالش ‌های سیستمی در زمینه اجرا را بررسی می‌ کنیم. در ابتدا نقش کلی هوش مصنوعی در حوزه سلامت از راه دور را مطرح می‌ کنیم و پس از آن، چند سناریوی خاص را بیان می ‌کنیم که در آن‌ ها هوش مصنوعی می‌ تواند نتایج درمانی را بهبود بخشد و تجربه و پذیرش ذی ‌نفعان را افزایش دهد. در پایان نیز دیدگاه ‌هایی درباره ملاحظات اجتماعی و اخلاقی ارائه خواهیم داد.

مطلب پیشنهادی: ابزارهای طراحی سایت پزشکی ضروری

پیش از آن‌ که وارد فرضیه‌ های بازاریابی و جزئیات فنی راهکارهای سلامت دیجیتال مبتنی بر هوش مصنوعی شویم، بیایید ابتدا ارتباط میان این حوزه ‌ها را روشن کنیم.

پزشکی از راه دور چیست و چرا اهمیت دارد؟

پزشکی از راه دور (یا خدمات سلامت از راه دور) شکل نوینی از خدمات درمانی است که با استفاده از فناوری ‌های پیشرفته ارتباط دیجیتال، امکان ارائه خدمات درمانی را به‌ صورت غیرحضوری فراهم می‌ آورد. این رویکرد، دسترسی به خدمات درمانی را به ‌ویژه در مناطق دور افتاده یا محروم به ‌طور چشمگیری افزایش می‌ دهد.

از مدیریت بیماری ‌های مزمن گرفته تا ارائه خدمات سلامت روان و مراقبت ‌های اولیه، پزشکی از راه دور پاسخگوی نیازهای متنوع بیماران است. راهکارهای نرم‌ افزاری این حوزه با تکیه بر ابزارهایی مانند تلفن‌ های هوشمند، اپلیکیشن ‌های پیام ‌رسان، دوربین ‌های وب، حسگرهای زیستی، ایمپلنت ‌های هوشمند بدن و سایر ابزارهای نوآورانه، امکان دریافت خدمات درمانی سریع، راحت و بدون نیاز به حضور فیزیکی در مراکز درمانی را فراهم می‌ سازند.

مطلب پیشنهادی: برترین ویژگی های وب سایت پزشکی

الگوی حوزه سلامت از راه دور در ارائه خدمات سلامت

سلامت از راه دور از فناوری‌ های اطلاعات و ارتباطات برای انتقال اطلاعات پزشکی و ارائه خدمات بالینی و آموزشی استفاده می ‌کند. این روش با هدف غلبه بر چالش ‌های مربوط به محدودیت ‌های زمانی، فاصله جغرافیایی و شرایط دشوار مناطق مختلف، تلاش می‌ کند دسترسی بهتر و هزینه اثر بخش ‌تری را برای خدمات سلامت فراهم کند، چه در کشورهای توسعه‌ی افته و چه در کشورهای در حال توسعه. علاوه بر این، در مواقع اضطراری مانند زلزله و سیل، سلامت از راه دور نقش ویژه و مهمی ایفا می ‌کند.

افزایش امید به زندگی و شیوع روز افزون بیماری‌ های مزمن، تقاضا و پیچیدگی مراقبت ‌های سلامت را افزایش داده است. این شرایط نیاز به تعاملات طولانی ‌تر بین بیماران و ارائه‌ دهندگان خدمات، و همچنین بین خود ارائه ‌دهندگان، را بیشتر کرده و در نتیجه اهمیت پشتیبانی از طریق سلامت از راه دور را افزایش داده است.

حوزه سلامت از راه دور به طور سنتی به دو دسته تقسیم می ‌شود:

• همزمان (Synchronous)، که در آن ارتباط الکترونیکی به صورت زنده و در زمان واقعی برقرار می ‌شود،
• غیر همزمان (Asynchronous)، که بر روش «ذخیره و ارسال» داده ‌ها مبتنی است.

اخیراً شکل سوم این حوزه نیز شناخته شده است که تحت عنوان پایش از راه دور (Remote Monitoring)  شناخته می ‌شود. این روش شامل جمع‌ آوری داده‌ ها از طریق دستگاه ‌های توزیع ‌شده، مانند اینترنت اشیاء (IoT)، می ‌باشد.

آخرین نظرسنجی رصدخانه جهانی سلامت الکترونیکی سازمان جهانی بهداشت (WHO) چهار خدمت شناخت ه‌شده در حوزه سلامت از راه دور را معرفی کرده است: تله ‌رادیولوژی، تله‌ پاتولوژی، تله‌ درماتولوژی و تله‌ روان ‌پزشکی. از این میان، سه خدمت اول از مدل‌ های غیر همزمان مراقبت استفاده می‌ کنند، در حالی که تله ‌روان ‌پزشکی به صورت همزمان ارائه می ‌شود. این موضوع نشان ‌دهنده دشواری ذاتی در جایگزینی یا تقویت خدماتی است که به ‌صورت همزمان و توسط پزشکان ارائه می‌ شوند. علاوه بر این، همان نظرسنجی نشان داد که بیش از ۶۰٪ از پاسخ‌ دهندگان، کمبود اطلاعات درباره عملکرد حوزه سلامت از راه دور را یکی از موانع بزرگ در مسیر پذیرش گسترده ‌تر این خدمات می‌ دانند.

مطلب پیشنهادی: چگونه یک سایت پزشکی طراحی کنیم؟

هوش مصنوعی در حوزه خدمات سلامت از راه دور

یک تحلیل جدید درباره روندهای فعلی در حوزه سلامت از راه دور، دو عامل اصلی را به‌ عنوان محرک‌ های مهم تغییر شناسایی کرده است:

1. تقاضای بالا، که ناشی از دشواری ‌های روز افزون در هماهنگ کردن حضور هم‌ زمان بیمار، پزشک (یا تیم درمانی) و اطلاعات پزشکی در یک مکان فیزیکی است،
2. اهمیت و فوریت بالای برخی موارد که در شرایط بحرانی نیازمند دسترسی فوری به تخصص ‌های خاص می ‌باشند

در نهایت، صرف ‌نظر از روش یا فناوری استفاده ‌شده، ارائه واقعی خدمات درمانی همیشه به نوعی ارتباط حضوری میان بیمار و پزشک نیاز دارد. فاصله زمانی این ملاقات ‌های حضوری بستگی به شرایط بالینی و نوع بیماری دارد.

در حوزه سلامت از راه دور، ابزارهای فناوری اطلاعات و ارتباطات (ICT) می‌ توانند به حل مشکل نا هم ‌خوانی بین تقاضا و عرضه خدمات درمانی کمک کنند. هوش مصنوعی با طراحی الگوریتم ‌هایی قادر است ارائه ‌دهندگان خدمات درمانی با مهارت ‌های مناسب را با نیازهای درمانی یک منطقه خاص هماهنگ کند. با این حال، سلامت از راه دور با مشکلات عملیاتی خاصی مواجه است، مانند قطع شدن ارتباط اینترنت یا در دسترس نبودن پزشک از راه دور. در این شرایط، هوش مصنوعی می ‌تواند با فراهم کردن امکان برقراری ارتباط انسانی یا مجازی، به کاهش این مشکلات کمک کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می ‌تواند زمانی که صرف درک مشکل بیمار یا گرفتن شرح حال می ‌شود را تسهیل نماید.

افزایش نوآوری ‌ها و کشف ‌های جدید باعث شده ارائه مراقبت‌ های درمانی پیچیده‌ تر شود، به ‌طوری که فراتر از توانایی یک ارائه‌ دهنده بالینی منفرد است. هوش مصنوعی می ‌تواند در توسعه دانش مربوط به فرآیندهای درمانی کمک کند؛ برای مثال، با شخصی ‌سازی درمان‌ ها و روش‌ های جدید بر اساس ویژگی ‌های فردی یا گروهی بیماران. افزایش طول عمر و مدیریت بیماری ‌های مزمن به ویژه در شرایط چند بیماری، نیازمند رویکرد تیمی چند رشته ‌ای است که مراقبت مداوم را به صورت ایده ‌آل در جامعه و منزل فراهم کند. اگر هماهنگی در مراقبت و مسیر درمانی منظم رعایت نشود، کیفیت و عدالت در ارائه خدمات درمانی به خطر می ‌افتد.

ارتباطات و اتصال بین بخش ‌های مختلف ارائه خدمات درمانی باید به ‌صورت روان و بدون وقفه انجام شود، زیرا همه اعضای تیم درمانی همیشه نمی ‌توانند هم‌ زمان حضور داشته باشند.

این موضوع نیاز به پشتیبانی و مراقبت از راه دور را ایجاد می ‌کند. در این زمینه، هوش مصنوعی می ‌تواند نقش مهمی ایفا کند؛ هم با فراهم کردن محیطی هوشمند برای تبادل اطلاعات و ارتباط میان پزشکان، و هم با نگهداری یک پایگاه دانش مجازی دقیق از روند وضعیت بیمار و نحوه مدیریت درمان او.

مطلب پیشنهادی: استراتژی های دیجیتال مارکتینگ برای پزشکان 2024

راسل و نورویگ در سال ۱۹۹۵ حوزه هوش مصنوعی را به‌ طور جامع این‌ گونه تعریف کردند: شامل «حل مسئله و جستجو، منطق و استنتاج، برنامه ‌ریزی، استدلال احتمالاتی و تصمیم‌ گیری، یادگیری، ارتباط، ادراک و رباتیک» آن ‌ها همچنین بیان کردند که کامپیوترها در زمینه هوش مصنوعی می ‌توانند به عنوان «عامل‌ های هوشمند» عمل کنند و فرآیندهای فکری و استدلالی انسان را تقلید یا حتی مشابه آن ‌ها باشند، به‌ طوری که بتوانند رفتار و عملکرد شناختی انسان را شبیه ‌سازی کنند.

با توجه به این دامنه وسیع امکانات، Pacis  و همکاران به تازگی تاثیر بالقوه هوش مصنوعی در حوزه سلامت از راه دور را در قالب چهار روند نو ظهور بر اساس اهداف متمایز مراقبت سلامت خلاصه کردند: پایش بیمار، فناوری اطلاعات سلامت، کمک و تشخیص هوشمند و همکاری در تحلیل اطلاعات. ما بر این باوریم که این چهار حوزه را می‌ توان در دو محور اصلی ادغام کرد که در ادامه این مقاله به آن ‌ها خواهیم پرداخت: اول، ارتقای کیفیت در شیوه‌ های بالینی موجود و ارائه خدمات درمانی و دوم، توسعه و پشتیبانی از مدل ‌های نوین مراقبت.

مطلب پیشنهادی: دیجیتال مارکتینگ

چه عاملی باعث رشد فزاینده پزشکی از راه دور در ایالات متحده شده‌ است؟

سالمندان، اصلی ‌ترین دریافت ‌کنندگان خدمات عمومی سلامت هستند. با افزایش سن جمعیت، تعداد بیشتری از بیماران به مراقبت نیاز پیدا می‌ کنند، در حالی که تعداد پزشکان و پرستاران موجود محدود است.

این مشکل با کمبود متخصصان واجد شرایط شدت می ‌گیرد؛ به‌ ویژه در حوزه مراقبت ‌های اولیه و خدمات پرستاری و مخصوصاً در حوزه پزشکی داخلی عمومی. پیش ‌بینی‌ های انجمن کالج ‌های پزشکی آمریکا (AAMC) نشان می ‌دهد که تا سال 2032، ایالات متحده با کمبود نگران ‌کننده‌ تعداد پزشکان مواجه خواهد شد.

این عوامل باعث افزایش تقاضا برای خدمات پزشکی شده ‌اند و در نتیجه، زمان انتظار بیماران در مطب ‌ها را افزایش داده ‌اند؛ این موضوع، حجم کاری هر پزشک را افزایش داده و فشار مضاعفی بر نیروی کار حوزه سلامت وارد می‌ کند. در نهایت، این شرایط منجر به تحمیل بار مالی بیشتری بر سیستم درمانی خواهد شد.

برای مقابله با این چالش، می ‌توان از اپلیکیشن ‌های ارائه خدمات پزشکی از راه دور (تله ‌هلث) و روش ‌های فنی دیگر استفاده کرد که به پزشکان متخصص امکان می‌ دهد تا به صورت از راه دور و از منزل، تعداد بیشتری از بیماران را به ‌صورت غیرحضوری تحت نظر گرفته و مراقبت ‌های لازم را ارائه دهند.

مطلب پیشنهادی: بهترین شیوه های ایمیل مارکتینگ حوزه پزشکی و درمان

هوش مصنوعی چگونه می ‌تواند خدمات پزشکی از راه دور را توسعه دهد؟

هوش مصنوعی چگونه در پزشکی از راه دور مورد استفاده قرار می‌ گیرد؟ کمبود نیروی انسانی در حوزه سلامت را می ‌توان با بهره ‌گیری از یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AI) در خدمات پزشکی از راه دور، تا حد زیادی جبران کرد. به ‌طور خاص، استفاده از هوش مصنوعی مکالمه‌ محور (Conversational AI) و سیستم ‌های اینترنت اشیای تحت مدیریت هوش مصنوعی (AI-managed IoT)  نقشی کلیدی در این زمینه ایفا می ‌کنند.

فناوری ‌های نوین پزشکی از راه دور، این امکان را برای پزشکان متخصص فراهم می ‌کنند که در زمان خود صرفه‌ جویی کنند، چرا که نیاز به پایش مداوم بیماران و انجام مشاوره‌ های سلامت و ویزیت ‌های شخصی کاهش می ‌یابد. سیستم ‌های مجهز به توانایی‌ محاسبات شناختی (Cognitive Computing)  می ‌توانند سیگنال‌ های مرتبط با سلامت را به ‌طور مؤثر پردازش و تفسیر کنند و هم ‌زمان با بیماران درباره مسائل جزئی یا روتینی مانند خود ارزیابی ‌های سلامت و چکاپ‌ ها تعامل داشته باشند.

مطلب پیشنهادی: کاربرد هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ

هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور: آینده بازار

این فناوری امکان مداخله ‌های پیشگیرانه را فراهم می ‌کند، عوارض احتمالی مربوط به سلامت را پیش‌ بینی کرده و تخصیص منابع را بهینه می ‌سازد. به لطف عواملی مانند دسترسی روز افزون، گسترش پلتفرم‌ های ابری، خدمات مبتنی بر API هوش مصنوعی و دستگاه‌ های پزشکی از راه دور، انتظار می ‌رود بازار پزشکی از راه دور تا سال ۲۰۳۲ به ارزشی معادل ۵۹۰.۶ میلیارد دلار آمریکا برسد. (همان طور که در نمودار زیر نشان داده شده، این شاخص در سال ۲۰۲۲ تنها ۶۳ میلیارد دلار بوده است.)

پیش ‌بینی می ‌شود که اندازه بازار فناوری‌ های هوش مصنوعی در حوزه سلامت دیجیتال در سراسر جهان رشد انفجاری داشته باشد و از ۱۱ میلیارد دلار آمریکا در سال ۲۰۲۱ به نزدیک ۱۸۸ میلیارد دلار آمریکا تا سال ۲۰۳۰ برسد. این ارقام چشمگیر، پتانسیل و تقاضای بالا برای راهکارها در هر دو حوزه است، از جمله راهکار‌هایی که در محل تلاقی پزشکی از راه دور و هوش مصنوعی شکل گرفته‌ اند.

به عبارت دیگر، انتظار می ‌رود که نرخ پیاده ‌سازی هوش مصنوعی در حوزه پزشکی، همراه با قابلیت ‌های پایش و کنترل از راه دور بیماران، در دهه آینده همچنان افزایش یابد. آثار و نتایج مهمی که با پذیرش روش ‌های خدمات پزشکی از راه دور و پیاده‌ سازی هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور به دست می‌ آید عبارتند از:

• محدودیت ‌های جغرافیایی دیگر اهمیتی ندارند، زیرا مراقبت‌ های مختص هر فرد، به وی در هر مکانی ارائه می ‌شود.
• دسترسی به مشاوره‌ های پزشکی از راه دور، در زمان ارزشمند هر دو طرف، یعنی بیماران و پزشکان، صرفه ‌جویی می ‌کند.
• بیماران، به‌ ویژه سالمندان، می ‌توانند بدون نیاز به مراجعه به مراکز شلوغ درمانی یا بیمارستان‌ ها، با پزشکان یا دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی مشورت کنند که این امر خطر مواجهه با ویروس و عفونت را کاهش می ‌دهد.
• ادغام خدمات پزشکی از راه دور و هوش مصنوعی، امکان پایش مداوم بیماران را از راه دور فراهم می ‌آورد و این امر موجب مداخلات پیشگیرانه و تشخیص به موقع مشکلات احتمالی مربوط به سلامت می ‌شود.
• گسترش پذیری خدمات پزشکی از راه دور، که توسط الگوریتم ‌های هوش مصنوعی خودکار پشتیبانی می ‌شود، تضمین می‌ کند که جمعیت بیشتری، حتی در مناطق محروم، بتوانند از مراقبت‌ های با کیفیت بهره‌ مند شوند.
• دانش و تخصص پزشکی می ‌تواند از طریق پلتفرم‌ های خدمات پزشکی از راه دور، به‌ صورت جهانی بین متخصصان به اشتراک گذاشته شود که این امر همکاری و تبادل دانش را تسهیل می ‌کند.

در دوران پیش از اینترنت و ارتباطات از راه دور، مردم به تعداد محدودی از پزشکان متخصص دسترسی داشتند، به ‌ویژه در مناطق روستایی که گاهی تنها یک ارائه ‌دهنده خدمات درمانی آن هم در فاصله‌ های زیاد وجود داشت. اغلب این پزشکان با منابع محدود و دانش پزشکی قدیمی کار می ‌کردند. اما زمان ‌تغییر کرده‌ است.

امروزه بیماران دیگر محدود به مکان‌ های خاص یا مطب‌ های پزشکی مشخص، نیستند. به لطف قدرت اینترنت، افراد می‌ توانند به راحتی از خانه خود، به بهترین متخصصان سراسر جهان دسترسی داشته باشند. با راهکارهای نوآورانه ‌ای مانند پلتفرم‌ های دریافت نظر پزشکی دوم، دریافت مشاوره پزشکی هیچ‌ گاه به این اندازه آسان و در دسترس نبوده است.

مطلب پیشنهادی: توسعه وب در حوزه سلامت و پزشکی

کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور

هوش مصنوعی کاربردهای گسترده ‌ای در پزشکی از راه دور دارد که هم به توانمندسازی ارائه‌ دهندگان خدمات درمانی کمک می ‌کند و هم نتایج درمانی بیماران را بهبود می‌بخشد. این کاربردها نشان ‌دهنده پتانسیل عظیم هوش مصنوعی برای تحول در نحوه ارائه و تجربه خدمات پزشکی از راه دور هستند.

 تریاژ مجازی (Virtual Triage)

• الگوریتم‌ های هوش مصنوعی با تحلیل علائم و داده‌ های بیماران، موارد را بر اساس میزان فوریت اولویت‌ بندی می‌ کنند تا مراقبت به‌ موقع برای بیماران با شرایط بحرانی تضمین شود.
• تخصیص بهینه منابع، باعث بهبود بهره وری در روند کاری ارائه‌ دهندگان خدمات پزشکی می‌ گردد.
• این فرآیند منجر به کاهش زمان انتظار و افزایش رضایت بیماران می شود.

پایش از راه دور

• پایش از راه دور یکی از مهم ‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور است.
• دستگاه ‌ها و گجت‌ های پوشیدنی مجهز به هوش مصنوعی، داده‌ های بیماران را به ‌صورت لحظه ‌ای جمع ‌آوری می‌ کنند، از جمله ضربان قلب، فشار خون، سطح گلوکز و سیگنال‌ های ECG، و این اطلاعات را برای تحلیل به متخصصان پزشکی ارسال می‌ کنند.
• این امکان را فراهم می ‌آورد که با استفاده از داده‌ های لحظه ‌ای، مداخلات پیشگیرانه و برنامه ‌های مراقبتی شخصی ‌سازی ‌شده انجام شود.
• تشخیص زودهنگام وضعیت ‌های رو به وخامت، امکان مداخله به موقع را مهیا می ‌سازد.
• نیاز به مراجعات مکرر حضوری را کاهش داده و راحتی بیشتری برای بیماران فراهم می‌ کند.

مطلب پیشنهادی: تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

تحلیل تصاویر پزشکی

• الگوریتم ‌های هوش مصنوعی، تصاویر پزشکی مانند رادیوگرافی‌ ها، ام ‌آر‌ آی ‌ها و سی‌ تی‌ اسکن ‌ها را تحلیل می ‌کنند.
• به رادیولوژیست‌ ها در تشخیص دقیق ‌تر کمک می‌ کنند و امکان تحلیل حجم زیادی از تصاویر پزشکی را فراهم می‌ سازند.
• فرآیند تشخیص را تسریع کرده و منجر به تصمیم‌ گیری ‌های درمانی سریع ‌تر می ‌شوند.
• کارایی بخش ‌های رادیولوژی را افزایش داده و امکان خدمت‌ رسانی به تعداد بیشتری از بیماران را فراهم می ‌کنند.

هوش مصنوعی در چت‌ بات ‌ها و دستیارهای مجازی سلامت

• به سوالات بیماران پاسخ می‌ دهند، مشاوره ‌های پزشکی اولیه ارائه کرده و در تعیین وقت ویزیت کمک می ‌کنند.
• تعامل بیماران با سیستم سلامت و دسترسی به اطلاعات را بهبود می ‌بخشند و رضایت کلی آن ها را افزایش می ‌دهند.
• بار کاری پرسنل درمانی، شامل انجام وظایف تکراری را سبک کرده و به آن ها اجازه می ‌دهند روی موارد پیچیده ‌تر تمرکز کنند.

فرصت‌ ها و چالش ‌های پزشکی از راه دور مبتنی بر هوش مصنوعی

با این حال، بکارگیری هوش مصنوعی در حوزه پزشکی با چالش‌ هایی همراه است. امنیت داده‌ ها و حفظ حریم خصوصی به‌ دلیل حساسیت اطلاعات پزشکی، اهمیت فوق ‌العاده‌ ای دارد. استفاده از تدابیر امنیتی قوی، رمزنگاری و رعایت قوانین و مقررات مربوطه، همه برای محافظت از داده‌ های بیماران امری ضروری است. علاوه بر این، ملاحظات اخلاقی مانند تعصب و شفافیت در الگوریتم ‌های هوش مصنوعی نیز باید مورد توجه قرار گیرند تا اطمینان حاصل شود که خدمات پزشکی به صورت عادلانه و برابر ارائه می ‌شوند. تمام این چالش‌ های مرتبط با هوش مصنوعی را می ‌توان با کمک سه رویکرد طراحی هوش مصنوعی مدیریت کرد:

قابل فهم بودن هوش مصنوعی در حوزه پزشکی

قابل فهم بودن هوش مصنوعی در حوزه پزشکی و سلامت اهمیت ویژه ‌ای دارد، زیرا امکان درک و تفسیر فرآیند تصمیم‌ گیری الگوریتم ‌های هوش مصنوعی را فراهم می ‌کند. این ویژگی موجب افزایش اعتماد و اعتبار سیستم ‌های تقویت ‌شده با هوش مصنوعی می شود چرا که اطلاعات شفافی درباره پیش ‌بینی ‌ها و توصیه ‌های ارائه شده توسط سیستم در اختیار قرار می دهد. با استفاده از هوش مصنوعی قابل فهم، متخصصان پزشکی می توانند به شفافیتی در استدلال های مدل های خودکار دست ‌یابند، موضوعی که به طور مستقیم موجب مسئولیت ‌پذیری، شناسایی سوگیری یا خطا و در نهایت اولویت دادن به ایمنی و سلامت بیماران می شود.

مطلب پیشنهادی: چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

هوش مصنوعی اخلاق مدار در حوزه پزشکی

هوش مصنوعی اخلاق مدار در حوزه پزشکی، تضمین کننده توسعه و استفاده مسئولانه از سیستم‌ های هوش مصنوعی است و بر اصولی همچون رفاه بیمار، حریم خصوصی، عدالت، شفافیت و مسئولیت ‌پذیری تاکید دارد. این رویکردها به اتخاذ روش ‌های متمرکز بر بیمار کمک می ‌کند، تصمیم‌ گیری ‌های پزشکی را بهبود می ‌بخشد، نتایج درمانی را ارتقاء می ‌دهد و از کادر درمان حمایت می‌ کند. با اولویت دادن به ملاحظات اخلاقی، هوش مصنوعی به ابزاری تبدیل می‌ شود که ارائه‌ دهندگان خدمات پزشکی را توانمند ساخته، موجب جلب اعتماد عمومی می شود و خدمات مراقبتی با کیفیت، منصفانه و ایمن را به بیماران ارائه می ‌دهد.

حاکمیت هوش مصنوعی

حاکمیت هوش مصنوعی، چارچوب ‌ها و سیاست هایی را برای توسعه، استقرار و استفاده اخلاقی و مسئولانه از تکنولوژی هوش مصنوعی، طراحی می کند. این حاکمیت تضمین می ‌کند که کاربرد هوش مصنوعی در حوزه پزشکی، با اصول اخلاقی، الزامات قانونی و ارزش‌ های اجتماعی همسو باشد. با ترویج شفافیت، مسئولیت‌ پذیری، عدالت و ایمنی، حاکمیت هوش مصنوعی به نگرانی ‌های مرتبط با حریم خصوصی، سوگیری، شفافیت الگوریتمی و پاسخگویی سیستم ها پاسخ می دهد. حاکمیت قدرتمند هوش مصنوعی به ارائه ‌دهندگان خدمات پزشکی کمک می ‌کند تا با چالش‌ های اخلاقی مقابله کنند و در عین حال استفاده مسئولانه ای از هوش مصنوعی داشته باشند، به گونه ای که خدمات مراقبتی به صورت منصفانه، قابل اعتماد و مبتنی بر حقوق بیماران ارائه شوند.

ادغام هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور، فرصت ‌های فراوانی را برای ارائه ‌دهندگان خدمات درمانی و بیماران فراهم می‌ کند. این فناوری امکان مشاوره‌ های از راه دور را فراهم می ‌آورد، هزینه‌ های درمان را کاهش می‌ دهد، کیفیت مراقبت را بهبود می ‌بخشد و در عین حال رضایت بیماران را افزایش می‌ دهد:

• دسترسی بهتر به خدمات درمانی: هوش مصنوعی در خدمات پزشکی از راه دور، امکان مشاوره ‌ها و ارائه خدمات درمانی از راه دور را فراهم می‌ آورد و با از بین بردن موانع جغرافیایی، دسترسی به مراقبت های بهداشتی را افزایش می ‌دهد. دستیارهای مجازی مانند چت‌ بات ‌ها و شبیه ‌سازی ‌های پیشرفته دو بعدی و سه‌ بعدی، می ‌توانند تا حدی کمبود نیروی کار در حوزه پزشکی را جبران کنند. این ربات‌ های مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند نوعی مکالمات صوتی انجام دهند که شباهت زیادی به تعاملات واقعی با پرستاران یا پزشکان دارد، و با این کار موجب آرامش بیماران و بهبود وضعیت روانی آن ها می شوند. این ربات ها می ‌توانند احساسات بصری را شبیه سازی کرده، ارتباط طبیعی ‌تری برقرار کنند و برخی مشاوره‌ های پزشکی ساده را ارائه دهند.
• افزایش بهره‌ وری و کارایی: فناوری ‌های هوش مصنوعی، با خودکارسازی و بهینه سازی فرآیندهای مختلف در خدمات پزشکی از راه دور، بارهای اداری را کاهش داده و جریان کاری را سازمان دهی می کنند. این فناوری‌ ها شامل بروزرسانی خودکار پرونده ‌های الکترونیکی سلامت (EHR) و پر کردن خودکار فرم ‌های الکترونیکی بیماران برای سامانه های بیمه درمانی و سایر کاربردها هستند. این اتوماسیون منجر به افزایش کارایی می ‌شود و به ارائه ‌دهندگان خدمات پزشکی امکان می ‌دهد تا به تعداد بیشتری از بیماران به طور مؤثر خدمت ‌رسانی کنند.
• مراقبت شخصی‌ سازی‌ شده و پشتیبانی از تصمیم ‌گیری پزشکی: الگوریتم‌ های مبتنی بر هوش مصنوعی، حجم زیادی از داده‌ های بیماران را تحلیل می‌ کنند تا برنامه‌ های مراقبتی شخصی‌ سازی ‌شده، توصیه‌ های درمانی و پشتیبانی از تصمیم‌ گیری بالینی را برای متخصصان پزشکی فراهم کنند. این امر امکان تشخیص دقیق ‌تر، گزینه ‌های درمانی متناسب با شرایط هر بیمار و بهبود نتایج درمانی را فراهم می ‌کند. نتایج این تحلیل ها می ‌توانند به اشکال مختلفی مانند نمودارها، گراف ها و گزارش ‌های متنی ارائه شوند.

مطلب پیشنهادی: آمار تاثیر هوش مصنوعی بر مشاغل مختلف

پیاده ‌سازی هوش مصنوعی در خدمات پزشکی از راه دور

برای پیاده‌ سازی هوش مصنوعی در خدمات پزشکی از راه دور، باید مراحل زیر با دقت مورد توجه قرار گیرد:

1. شناسایی کاربردهای خاص: زمینه هایی را تعیین کنید که در آن ها هوش مصنوعی می تواند بیشترین ارزش را برای کسب ‌و کار یا سازمان سلامت شما به ارمغان آورد، مانند اولویت بندی بیماران (تریاژ)، پایش از راه دور یا تحلیل تصاویر پزشکی. کاربردهای هوش مصنوعی را بر اساس میزان تأثیر آن‌ ها بر کیفیت مراقبت از بیمار و بهره وری عملیاتی، اولویت ‌بندی کنید.
2. جمع‌ آوری و پیش ‌پردازش داده‌ ها: برای آموزش الگوریتم ‌های قابل توضیح هوش مصنوعی، دسترسی به داده‌ های پزشکی با کیفیت بالا و دارای برچسب‌ ضروری است. با ارائه‌ دهندگان خدمات سلامت همکاری کنید، از پایگاه ‌های داده موجود بهره ببرید، داده ‌ها را آماده ‌سازی کنید و داده ‌های جدید را برای توسعه الگوریتم‌ ها جمع‌ آوری نمایید.
3. توسعه الگوریتم: با دانشمندان داده و متخصصان هوش مصنوعی همکاری کنید تا الگوریتم ‌هایی متناسب با موارد کاربرد شما شناسایی ‌شده و فرآیندهای کاری خاص سازمان شما توسعه یابد. استفاده از تکنیک ‌های یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق را برای آموزش مدل‌ ها مد نظر قرار دهید.
4. ادغام و آزمون: الگوریتم ‌های هوش مصنوعی را با استفاده از فناوری ‌های وب، موبایل و دسکتاپ مانند مجموعه توسعه .NET، در پلتفرم یا اپلیکیشن پزشکی از راه دور خود ادغام کنید. تست ها و اعتبارسنجی های گسترده ای انجام دهید تا از دقت، قابلیت اطمینان و ادغام بی ‌نقص هوش مصنوعی و خدمات پزشکی از راه دور با زیرساخت ‌های فناوری اطلاعات موجود اطمینان حاصل شود.
5. بهبود مستمر: عملکرد الگوریتم‌ های هوش مصنوعی را پایش کنید و بازخوردهای ارائه‌ دهندگان خدمات سلامت و بیماران را جمع ‌آوری نمایید. الگوریتم‌ ها را به طور مداوم اصلاح و بهبود دهید تا اثربخشی آن ‌ها در طول زمان افزایش یابد.

حوزه سلامت از راه دور، هوش مصنوعی و بهبود کیفیت

در سال‌ های اخیر، حجم داده ‌های دیجیتال مرتبط با سلامت که توسط خود شهروندان و ارائه ‌دهندگان خدمات درمانی تولید می ‌شود، به ‌سرعت و به ‌صورت نمایی افزایش یافته است. همزمان با این روند، استفاده از سیستم ‌های جامع پرونده سلامت الکترونیکی و جمع ‌آوری خودکار اطلاعات بیماران از طریق فناوری اطلاعات سلامت گسترش یافته است.

دسترسی به مجموعه‌ های بزرگ داده همراه با پیشرفت سریع علوم داده و روش‌ های یادگیری ماشین مبتنی بر هوش مصنوعی، فرصت ‌های امیدبخشی برای استخراج استنتاج ‌های جدید و بینش ‌های عملی فراهم کرده است که می ‌تواند به طور قابل توجهی نتایج سلامت را بهبود بخشد.
این محیط داده‌ محور پیچیده، امکان تصمیم ‌گیری بالینی بهتر را از طریق حمایت ‌های خودکار فراهم می‌ کند و حرکت به سمت کمک ‌های هوشمند و تشخیص دقیق ‌تر را تسریع می ‌نماید.

مطلب پیشنهادی: طراحی سایت پزشکی

مثال: ارزیابی و معاینه بالینی

قبل از رایج شدن استفاده از ابزارهای پیشرفته تشخیصی و دستگاه‌ های تصویربرداری مانند MRI و CT، ارزیابی بالینی عمدتاً بر اساس شرح حال ساده و معاینه فیزیکی انجام می‌ شد. پیترسون و همکاران در سال ۱۹۹۲ گزارش دادند که شرح حال ساده حدود ۷۶٪ و معاینه فیزیکی ۱۱٪ به تشخیص اولیه کمک کرده‌ اند. روشان و رائو در سال ۲۰۰۰ دریافتند که نقش شرح حال تقریباً مشابه است، اما نقش معاینه فیزیکی حتی به کمتر از ۷.۶٪ کاهش یافته است. امروزه هنر گرفتن شرح حال و انجام معاینه فیزیکی در حال کم ‌رنگ شدن است و به همین دلیل کیفیت مراقبت ‌های بهداشتی تحت تأثیر قرار گرفته است.

انجام آزمایش‌ ها و تصویربرداری‌ ها باعث آسان ‌تر شدن فرآیند مراقبت از راه دور می ‌شود، زیرا این داده ‌ها به‌ راحتی قابل جمع ‌آوری و انتقال هستند. نقش تصویربرداری‌ های پیشرفته مانند سونوگرافی (برای سنگ کیسه صفرا، آبسه کبد)، سی‌ تی ‌اسکن (تومور در ناحیه پیشانی)، ام ‌آر ‌آی و غیره در رسیدن به تشخیص قطعی، باعث شده که اهمیت گرفتن شرح حال کاهش یابد و گاهی حتی نیاز به معاینه فیزیکی سطحی هم کم شود.

افزایش کیفیت ارائه خدمات درمانی به واسطه فناوری ‌های پیچیده، با هزینه ‌های صرف ‌شده همخوانی ندارد. گرفتن شرح حال فرآیندی زمان ‌بر و دقیق است که بخش زیادی از وقت پزشک را می ‌گیرد، به همین دلیل در پزشکی از راه دور به اندازه کافی مورد استفاده قرار نمی ‌گیرد. این موضوع تأسف ‌آور است، زیرا گرفتن شرح حال از راه دور به راحتی امکان ‌پذیر بوده و نیاز به تجهیزات خاصی ندارد. از سوی دیگر، انجام آزمایش ‌های پیشرفته نیازمند زیرساخت ‌های گسترده‌ تر و هزینه ‌بر است که مزیت اقتصادی مراقبت از راه دور را کاهش می‌دهد. برای یک پزشک با تجربه، بسیاری از نشانه ‌هایی که به مشکل بیمار اشاره دارند، در سابقه پزشکی او نهفته است. سابقه پزشکی نه تنها راهنمای تشخیص است، بلکه باعث می ‌شود روند بررسی‌ ها دقیق ‌تر و هدفمندتر باشد.
هوش مصنوعی می‌ تواند با ارائه راهنمایی ‌ها و سرنخ‌ هایی برای تشخیص و همچنین پرسیدن مجموعه سوالات بعدی، متناسب با پاسخ ‌های بیمار، فرآیند گرفتن سابقه را آسان‌ تر کند و در عین حال در زمان پزشک صرفه‌ جویی نماید.

برای مثال، فردی که به مدت طولانی درد مزمن و کسل ‌کننده‌ ای در ناحیه فوقانی شکم دارد و این درد باعث اختلال در خوابش نمی‌ شود، احتمالاً مبتلا به گاستریت است. خلاصه ‌ای از چنین سوالاتی که به ترتیب پرسیده می ‌شوند، می‌ تواند به عنوان بخشی از یک برنامه سلامت از راه دور ارائه شود و ب ه‌طور مؤثر با استفاده از فناوری اطلاعات و ارتباطات همراه (mobile ICT) پیاده ‌سازی گردد.
چنین سیستم ‌هایی حتی در مواقعی که دسترسی به پزشک ممکن نیست، می ‌توانند از تصمیم ‌گیری ‌های درمانی پشتیبانی کنند؛ برای مثال، درد قفسه سینه که احتمال سکته قلبی را مطرح می ‌کند، نیازمند اقدام فوری مانند تزریق استرپتوکیناز یا حداقل مصرف زیرزبانی سُوربیتریت یا آسپرین به‌ صورت از راه دور است. مزایای این نوع پرسش ‌ها و پاسخ ‌ها را می‌ توان مستقیماً با کمک یک پرستار محلی در اختیار بیمار قرار داد. همچنین این فرآیند می ‌تواند با استفاده از نمادهای ساده و قابل فهم در رابط کاربری سیستم تسهیل شود تا همه افراد بتوانند به راحتی از آن استفاده کنند.

مطلب پیشنهادی: طراحی سایت آزمایشگاهی

مثال: تشخیص از راه دور شرایط بالینی

در گذشته، تشخیص پزشکی عمدتاً بر اساس معاینه بالینی انجام می‌ شد، اما امروزه بیشتر به سمت تشخیص مبتنی بر شواهد حرکت کرده است، جایی که پزشک با تکیه بر تجربه و مهارت خود، شواهد را تفسیر می ‌کند. در سال‌ های اخیر، هوش مصنوعی نقش مهمی به عنوان ابزار پشتیبان در تحلیل این شواهد برای پزشکان ایفا کرده است. این موضوع به‌ ویژه در رشته سرطان‌ شناسی (انکولوژی) اهمیت زیادی دارد؛ زیرا روند پیشرفت بیماری ‌هایی که ممکن است به سرطان منجر شوند، الگوهای متفاوتی دارند که هر کدام احتمال خطر متفاوتی را نشان می ‌دهند. مدل‌ سازی روند پیشرفت بیماری و مسیرهای مختلف آن به پیش ‌بینی بهتر کمک می ‌کند. هوش مصنوعی با استفاده از روش ‌های یادگیری ماشین روی مجموعه‌ های بزرگ داده از بیماران، در حال ایجاد تحولی جهانی در روش تشخیص بیماری ‌های بالقوه توسط پزشکان است.

یکی از حوزه‌ های شناخته شده در تشخیص از راه دور، تله‌ درماتولوژی است که قابلیت بالایی برای خودکارسازی با هوش مصنوعی دارد. امروزه دقت تشخیص ملانوما، یکی از خطرناک‌ ترین انواع سرطان پوست، به تجربه و آموزش پزشک بستگی دارد. اما مطالعه ‌ای جدید نشان داده است که یک الگوریتم رایانه ‌ای مبتنی بر شبکه ‌های عصبی پیچشی(Convolutional Neural Networks)  در تشخیص دقیق ملانوما، عملکردی بهتر از اکثریت ۵۸ متخصص پوست شرکت ‌کننده در آزمایش داشته است.

مطالعه دیگری نشان داد که دسته‌ بندی ضایعات پوستی با استفاده از شبکه ‌های عصبی پیچشی عمیق (CNN) که مستقیماً با تصاویر آموزش دیده ‌اند و تنها از پیکسل ‌ها و برچسب بیماری به عنوان ورودی استفاده کرده ‌اند، امکان ‌پذیر است. این شبکه عصبی عملکردی مشابه تمام متخصصان شرکت‌ کننده در شناسایی شایع‌ ترین سرطان‌ ها و ملانوم بدخیم (مرگبارترین نوع سرطان پوست) داشته است.

این نتایج نشان می ‌دهد که هوش مصنوعی می ‌تواند با دقتی برابر با متخصصان پوست، سرطان پوست را تشخیص دهد. موفقیت ‌های مشابهی نیز در زمینه ‌های دیگر تشخیص خودکار مانند سرطان پستان و سرطان دهانه رحم مشاهده شده است.

حوزه سلامت از راه دور، هوش مصنوعی و مدل ‌های جدید مراقبت

بار بیماری‌ های مزمن، در سطح جهان به‌ طور چشمگیری افزایش یافته است. همراه با رشد جمعیت سالمندان که اغلب چندین بیماری هم‌ زمان دارند، این وضعیت فشار زیادی بر مدل ‌های فعلی ارائه خدمات درمانی وارد کرده و پایداری آن ‌ها را به چالش کشیده است.

در این شرایط، سلامت از راه دور با استفاده بهینه از فناوری اطلاعات و ارتباطات (ICT) گزینه‌ های امیدوارکننده ‌ای ارائه می ‌دهد که امکان تشخیص، پایش و ارائه مراقبت ‌های درمانی را از راه دور فراهم می ‌کند.

با این حال، چالش‌ های سیستمی متعددی مانع از آن شده ‌اند که مدل ‌های نوآورانه سلامت از راه دور به صورت گسترده در سطح ملی یا منطقه ‌ای اجرا شوند و از تمام ظرفیت ‌های این خدمات به طور کامل بهره ‌برداری شود.

یک مرور اخیر بر مداخلات حوزه سلامت از راه دور نشان داد که اجرای پیچیده نوآوری ‌هایی مانند مراقبت از راه دور، نیازمند تکامل تدریجی، طبیعی و پاسخگو است که باید با ساختارهای سیستم ‌های سلامت و مراقبت اجتماعی محلی هماهنگ شود و حمایت کارکنان و مدیریت را داشته باشد.
بنابراین، قابلیت‌ های پیشرفته مراقبت ‌های بهداشتی که از طریق پایش بیماران فراهم می ‌شوند، تنها زمانی مؤثر خواهند بود که در بستری همراه با تحلیل دقیق اطلاعات و همکاری منسجم میان اعضای تیم درمان و سازمان‌ های مرتبط با نظام سلامت به کار گرفته شوند. بدون این هماهنگی و تحلیل مشترک، این توانمندی ‌ها نمی‌ توانند به طور کامل به بهبود کیفیت مراقبت و تصمیم ‌گیری بالینی کمک کنند.

مثال: عوامل مکالمه گر و دستیاران مجازی

یک پیشرفت طبیعی در حوزه سلامت از راه دور، توسعه فناوری ‌هایی است که بتوانند مکالمه را تولید و درک کنند تا تعامل بین کامپیوتر و انسان ممکن شود. در مداخلات درمانی و مشاوره‌ های سلامت آنلاین، سال‌ هاست که به اثربخشی فناوری ‌هایی که از رویکردهای مختلف—از جمله هدایت ‌شده توسط انسان، هدایت ‌شده توسط خود بیمار و هدایت ‌شده توسط کامپیوتر—پشتیبانی می ‌کنند، توجه شده است. این فناوری‌ ها نقش مهمی در افزایش انعطاف ‌پذیری، دسترسی ‌پذیری و شخصی‌ سازی فرآیند درمان و حمایت روانی داشته‌ اند. ارزش گفتگوهای همزمان و هدفمند تولید شده توسط کامپیوتر، به ویژه در حوزه سلامت روان، به خوبی مشاهده شده و در سال‌ های اخیر کاربردهای آن گسترده ‌تر شده است. تعاملات خودکار مبتنی بر مکالمه، فرصت ‌های زیادی در سراسر حوزه مراقبت فراهم می‌ کنند تا وظایف مراقبان انسانی را تقویت کرده و در برخی موارد جایگزین آن ‌ها شوند. این موارد ممکن است شامل:

• یادآوری ‌ها و پیام ‌های انگیزشی، مانند یادآوری مصرف دارو، تغذیه مناسب و ورزش؛
• بررسی‌ های منظم وضعیت سلامتی و حفظ سلامت بر اساس داده ‌های پایش شخصی؛
• پاسخ به پرسش ‌های مرتبط با سلامت و ارائه اطلاعات و آموزش هدفمند سلامت؛
• فراهم کردن ابزاری شخصی ‌سازی‌ شده برای مقابله با انزوای اجتماعی و تقویت مشارکت در جامعه؛
• ایفای نقش واسطه یا هماهنگ ‌کننده میان مراقبین مختلف یا سازمان‌ های خدمات‌ رسان.

ماهیت و پیچیدگی دستیاران مجازی یا عامل ‌های مکالمه‌ گر می‌ تواند بسیار متفاوت باشد. برای وظایف ساده که معمولاً محدود به ارسال پیام یا هشدار به کاربر هستند، استفاده از ارتباط صوتی یا متنی معمولاً کافی است و می ‌تواند پاسخ‌ های ساده ‌ای مثل تأیید دریافت پیام را هم منتقل کند. نمونه ‌هایی از این فناوری ‌ها شامل ابزارهای تبدیل گفتار به متن و چت ‌بات ‌هایی هستند که توانایی دریافت و ارسال ورودی و خروجی صوتی یا متنی را دارند. این سیستم‌ ها معمولاً مدل ‌های مکالمه محدودی دارند و فقط قادرند عباراتی محدود و از پیش تعیین ‌شده را شناسایی و تولید کنند. چنین راهکارهایی بیشتر برای تعاملاتی مناسب ‌اند که زمینه و شرایط کاربر ساده و مشخص باشد. مکانیزم ‌های هوش مصنوعی به کار رفته در این دستیاران معمولاً بر اساس قوانین ساخته شده‌ اند و از سیستم‌ های خبره یا ساختارهای منطقی مانند “درخت تصمیم” استفاده می ‌کنند.

شومیکر و همکارانش چت ‌بات را سیستمی می ‌دانند که تلاش می‌ کند «مکالمه را تقلید کند، نه درک». نمونه‌ هایی از چت ‌بات‌ ها شامل پاسخ به سوالات فروش، ارائه مسیرهای سفر یا انجام جستجوهای اینترنتی هستند. این نوع سیستم‌ ها به طور گسترده ‌ای در بخش کسب‌ و کار به عنوان دستیارهای آنلاین یا عوامل پاسخ‌گ وی اولیه به کار گرفته شده ‌اند.

اولین چت ‌بات معروف به نام  ELIZA، قادر بود با انسان‌ ها مکالمه کند و الگوهای گفت ‌و گوی آن ‌ها را تقلید نماید. این سیستم بر اساس بازنویسی جملات ورودی عمل می‌ کرد، به شرطی که آن جملات با مجموعه ‌ای از قواعد از پیش تعریف ‌شده مطابقت داشته باشند.

فناوری دیگری که در حال توسعه است، تشخیص صوت است؛ مانند کورتانا (مایکروسافت ویندوز)، الکسا (آمازون)، سیری (اپل) و گوگل هوم و غیره. این فناوری ‌ها امکان ارائه خدمات را در هر زمان، به بیمار یا مراقب فراهم می ‌کنند. همچنین فناوری ‌های ترکیبی نیز وجود دارند که در آن‌ ها هم انسان‌ ها و هم چت‌ بات ‌ها به ‌صورت مشترک با بیماران و مراقبان تعامل دارند.

اپلیکیشن ‌های سلامت که در آن ‌ها دستیارهای مجازی می‌ توانند مکمل یا جایگزین مناسبی برای روش ‌های سنتی ارائه خدمات سلامت باشند، شامل مواردی مانند مراقبت از افراد مبتلا به اختلالات شناختی، بهبود دسترسی به اطلاعات بالینی آنلاین، و ارائه نماینده‌ های مجازی به شکل آواتار برای سالمندان است. این برنامه ‌ها به مکالمات پیشرفته ‌تر و پایگاه دانشی گسترده ‌تری نیاز دارند و با افزایش درک هوش مصنوعی از طریق جمع ‌آوری داده ‌ها، پیچیدگی آن‌ ها نیز بیشتر می‌ شود.

در این شرایط، ممکن است لازم باشد جنبه‌ هایی از رفتارهای عاطفی نیز در سیستم گنجانده شود، و از ساز و کارهای آگاهی زمینه ‌ای چند وجهی (multimodal contextual awareness) برای ایجاد گفت‌ و گویی واقعی و معتبر بهره گرفته شود. به‌ عنوان مثال، اگر لازم باشد مواردی از تعاملات گذشته بیمار یا سابقه پزشکی او در تصمیم‌ گیری مکالمه ‌ای لحاظ شود، یک مدل شخصی ‌سازی ‌شده از زمینه فردی بیمار، علاوه بر مدل زمینه‌ ای مکالمه جاری، مورد نیاز خواهد بود.

مطلب پیشنهادی: طراحی سایت

مثال: پایش و مدیریت از راه دور بیماران

پایش از راه دور (تله ‌مانیتورینگ) شامل چند مرحله است: ابتدا داده ‌ها با استفاده از حسگرهای مناسب جمع ‌آوری می ‌شوند، سپس این داده‌ ها از بیمار به پزشک منتقل شده و با اطلاعات دیگر مرتبط با وضعیت بیمار، مانند پرونده سلامت الکترونیکی، ترکیب می ‌شوند. پس از آن، با تحلیل این داده ‌ها و حمایت از تصمیم ‌گیری بالینی، اقدامات مناسب برای مراقبت از بیمار انجام می ‌گیرد و در نهایت داده‌ ها ذخیره می ‌شوند.

سیستم‌ های هوش مصنوعی در پایش از راه دور، هم به فناوری اطلاعات سلامت وابسته ‌اند و هم می ‌توانند عملکرد این سیستم ‌ها را بهبود بخشند. این سیستم ‌ها اغلب بهتر از انسان عمل می ‌کنند، چون به صورت دقیق و منظم طبق الگوریتم ‌های ریاضی و مبتنی بر شواهد آماری استخراج شده از داده ‌های حجیم با روش ‌های یادگیری ماشین کار می‌ کنند. علاوه بر این، این سیستم‌ ها می ‌توانند داده ‌های ابزارهای مختلف مانند  GPS، شتاب ‌سنج، حسگرهای حرکتی و ژیروسکوپ را به صورت همزمان ترکیب و هماهنگ کنند. جمع ‌آوری این نوع داده ‌ها توسط انسان زمان ‌بر است و نیازمند آموزش و مهارت خاصی است تا بتواند در مراقبت به شکل مؤثر استفاده شود.

تله ‌مانیتورینگ، برای نظارت از راه دور بر بیماران مبتلا به بیماری‌ های مزمن، مانند نارسایی مزمن قلبی، بیماری مزمن انسداد ریه، و دیابت مورد ارزیابی قرار گرفته است.

در مورد بیماری انسداد ریه، از روش ‌های هوش مصنوعی برای مدیریت و پایش این بیماری استفاده شده است. الگوریتمی به نام «درخت طبقه‌ بندی و رگرسیون (CART)» برای شناسایی زود هنگام بیمارانی که در معرض خطر بالای تشدید قریب ‌الوقوع بیماری هستند، توسعه یافته و با استفاده از داده‌ های اندازه ‌گیری ‌شده از راه دور از بیماران مبتلا به بیماری انسداد ریه متوسط یا شدید که در خانه زندگی می ‌کنند، مورد تأیید قرار گرفته است. رویکردهای مشابه می‌ توانند به ‌عنوان ابزار شناسایی بلادرنگ (real-time) رخدادهای تشدید بیماری، در بسیاری از بیماری‌ های مزمن دیگر نیز به کار گرفته شوند.

علاوه بر رویکردهای مذکور که بر تشدید وضعیت بیماران متمرکز هستند، مدیریت مراحل بهبودی نیز فرصت دیگری برای پایش بیماران در حوزه سلامت از راه دور فراهم می ‌کند. به عنوان مثال، نرم ‌افزارهایی برای اندازه‌ گیری زخم ‌ها می‌ توانند ارزیابی ‌های بصری را تکمیل کرده، عملکرد را بهبود بخشند و به مراقبت از راه دور کمک کنند.

در این نمونه، از یک مقیاس خاص قابل خواندن توسط رایانه استفاده می‌ شود و همچنین روش‌ های پردازش تصویر خودکار برای تغییر کنتراست تصویر به ‌کار گرفته می ‌شوند تا اندازه‌گیری زخم و محاسبه خودکار مرز و مساحت آن امکان ‌پذیر شود. با این حال، نظارت و اصلاح دستی همچنان ضروری تلقی می ‌شود و دست‌ کم در آینده نزدیک، احتمالاً بخش مهمی از فرآیندهای پایش از راه دور مبتنی بر هوش مصنوعی باقی خواهد ماند.

سایر ملاحظات و مسائل

در حالی ‌که هوش مصنوعی ظرفیت زیادی برای بهبود ارائه مراقبت از طریق ابزارهای سلامت از راه دور دارد، در نظر گرفتن جنبه ‌های اجتماعی و اخلاقی استفاده از آن نیز بسیار مهم است. همانند دیگر پیشرفت‌ های فناورانه در حوزه سلامت، هوش مصنوعی نیز باعث ایجاد اختلال در جنبه‌ های مختلف ارائه خدمات درمانی می‌ شود؛ از جمله در جریان‌ های کاری، ارتباطات، دسترسی به خدمات، و تعامل میان ارائه‌ دهندگان مختلف خدمات درمانی و بیماران.

اجرای عملی این فناوری ‌ها همواره چالش اصلی یا به ‌اصطلاح «آخرین گام» است. بنابراین تمرکز ما نباید صرفاً بر توسعه ابزارها یا الگوریتم‌ های جدید هوش مصنوعی باشد، بلکه باید بر ایجاد روش ‌هایی برای ادغام مؤثر و مسئولانه هوش مصنوعی در جامعه متمرکز شویم.

جامعه انفورماتیک پزشکی مدت‌ هاست که به مطالعه پیامدهای ناخواسته (UICs) پس از اجرای فناوری اطلاعات سلامت (HIT) پرداخته است. این پیامدهای ناخواسته لزوماً به دلیل سهل ‌انگاری طراحان سیستم رخ نمی ‌دهند، بلکه بیشتر ناشی از ناتوانی ما در پیش ‌بینی انواع جدیدی از ارتباطات و شیوه‌ های تبادل اطلاعات است که پس از پیاده ‌سازی فناوری اطلاعات سلامت به‌ وجود می ‌آیند.

حوزه سلامت از راه دور مبتنی بر هوش مصنوعی نیز مانند همه پیشرفت‌ های جدید، ابتدا با موجی از هیجان و پتانسیل روبرو خواهد شد، سپس وارد دوره ‌ای از نا امیدی و ترس می ‌شود و در نهایت به ثبات خواهد رسید. تلاش ما باید بر این باشد که هر چه سریع‌ تر به این ثبات دست یابیم. ما چهار ملاحظه کلیدی اجتماعی و اخلاقی را برای امکان ‌پذیر ساختن حوزه سلامت از راه دور مبتنی بر هوش مصنوعی، ارائه می ‌کنیم.

• تضمین عدالت – در حالی که هوش مصنوعی و فناوری می‌ توانند دسترسی به خدمات و ارائه آن‌ ها را بهبود بخشند، اما ممکن است شکاف بین برخورداران و محرومان را نیز افزایش دهند. ما باید اطمینان حاصل کنیم که ارائه خدمات توسط فناوری، خدمات ‌رسانی را به افرادی که بیش از همه به آن نیاز دارند، مانند ساکنان مناطق روستایی و دور افتاده و همچنین کشورهای کمتر توسعه ‌یافته، ممکن می ‌سازد.
• نظارت بر شکاف فناوری – جمعیت جهان متنوع است. در برخی از جمعیت ‌ها کاربران ماهری در حوزه فناوری وجود دارند در حالی که در برخی دیگر نه. افرادی که انتظار می ‌رود بیشترین بهره را باید از پیشرفت ‌های حوزه سلامت از راه دور ببرند، مانند سالمندان و بیماران بسیار شدید، ممکن است در استفاده از فناوری محدودیت داشته باشند. ما باید اطمینان حاصل کنیم که کاربردهای هوش مصنوعی باعث افزایش شکاف دیجیتال نشوند، بلکه توانایی ما را برای ارائه مراقبت‌ های با کیفیت و محوریت بیمار به همه شهروندان افزایش دهند.
• هوش مصنوعی صرفاً یک ابزار است – اجرای فناوری اطلاعات سلامت (HIT) در حوزه بهداشت و درمان به‌ عنوان یک مسیر و نه یک مقصد توصیف شده است و با پیشرفت سریع دیجیتالی شدن بهداشت و درمان، این موضوع بیش از پیش آشکار می ‌شود. ما باید مفهوم هوش مصنوعی را به‌ عنوان بخشی از یک سیستم یادگیرنده سلامت بپذیریم و با رویکردی واقع‌ گرایانه نسبت به طراحی و ارائه ابزارهای تقویت شده با هوش مصنوعی عمل کنیم.
• مردم باید در اولویت باشند – مراقبت ‌های بهداشتی در درجه اول مربوط به انسان ‌ها است. ابزارهای هوش مصنوعی، شیوه تعامل بین عوامل مختلف سیستم سلامت را تغییر خواهند داد و ما باید اطمینان حاصل کنیم که تمرکز این ابزارها بر نتایجی مانند توانمندسازی بیماران و کاهش فرسودگی ارائه ‌دهندگان خدمات باشد.

نتیجه‌ گیری
بحث فوق نشان می‌ دهد که حوزه سلامت از راه دور مجهز به هوش مصنوعی، می ‌تواند به بهبود کیفیت و ارتقاء شیوه‌ های موجود کمک کند و همچنین موجب ایجاد مدل ‌های جدید مراقبت گردد. نمونه ‌هایی از نقش هوش مصنوعی در ارائه خدمات سلامت از راه دور، شامل استفاده از ارزیابی از راه دور، تشخیص از راه دور، تعاملات از راه دور و پایش از راه دور هستند. برای پذیرش گسترده‌ تر آن، نیاز به توسعه بیشتر الگوریتم‌ های پایه و اعتبارسنجی روش‌ ها وجود دارد.

برخی ملاحظات کلیدی اجتماعی و اخلاقی نیز باید هنگام رایج‌ تر شدن سلامت از راه دور مجهز به هوش مصنوعی، مورد توجه قرار گیرند. بر خلاف انسان‌ ها، سیستم ‌های هوش مصنوعی هرگز انگیزه یا تلاش را از دست نمی‌ دهند، اما به دلیل نداشتن احساسات، توانایی ارزیابی درست یا نادرست اخلاقی را ندارند و درک کمی از پیامدها دارند. بیشتر روش‌ های هوش مصنوعی نیازمند یک دوره یادگیری قابل توجه هستند که تنها پس از مدت زمان طولانی می ‌توانند به اطمینان ‌پذیری برسند، بنابراین باید تحت آزمایش و اصلاح مداوم قرار گیرند تا تبادل بین انسان و هوش مصنوعی بهتر توسعه یابد. در حوزه سلامت از راه دور، کنترل حتی دشوارتر است، چون برخی از اجزای ارائه خدمات ممکن است به طور فوری حضور انسان را در فرآیند نداشته باشند. در چنین مواردی، اگر مشکلی پیش آید، تعیین این که چه کسی باید مسئول پاسخگویی باشد، چالشی برای جامعه خواهد بود.

سوالات متداول: بهترین روش سرمایه ‌گذاری در پزشکی از راه دور مجهز به هوش مصنوعی

هوش مصنوعی چگونه پزشکی از راه دور را رشد می‌ دهد؟

هوش مصنوعی با افزایش دقت تشخیص، امکان پایش از راه دور بیماران، تحلیل تصاویر پزشکی، ارائه خدمات تفکیک مجازی بیماران (تریاژ) یا مشاوره پزشکی و موارد دیگر، پزشکی از راه دور را ارتقا می‌ دهد. این فناوری باعث افزایش کارایی، دسترسی پذیری و کیفیت خدمات پزشکی از راه دور می شود. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی به رفع بحران کمبود نیروی انسانی در حوزه سلامت کمک کرده و ارتباط بین ارائه‌ دهندگان خدمات سلامت و بیماران را تسهیل می ‌کند.

چالش ‌های پیاده ‌سازی هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور چیست؟

چالش ‌ها شامل نگرانی‌ های مربوط به امنیت داده‌ ها و حفظ حریم خصوصی، نیاز به چارچوب ‌های نظارتی شفاف، و ادغام هوش مصنوعی در سیستم ‌های پزشکی از راه دور موجود است. همچنین موانع فنی و نیاز به یکپارچه سازی بی ‌نقص با روندهای کاری فعلی نیز باید برطرف شوند.

آیا سرمایه‌گذاری در ادغام هوش مصنوعی با نرم ‌افزار خدمات پزشکی از راه دور منطقی است؟

کاملاً منطقی است. سرمایه ‌گذاری در ادغام هوش مصنوعی با نرم ‌افزارهای خدمات پزشکی از راه دور مزایای متعددی به همراه دارد: تشخیص ‌های دقیق تر مبتنی بر هوش مصنوعی، جریان های کاری کارآمدتر، ارتقاء کیفیت مراقبت از بیماران و افزایش گسترش پذیری خدمات. راهکارهای خدمات پزشکی از راه دور مجهز به هوش مصنوعی، می ‌توانند تحول بزرگی در ارائه خدمات سلامت ایجاد کرده، تخصیص منابع را بهینه کنند و نتایج درمانی بیماران را بهبود بخشند. سرمایه‌ گذاری در این زمینه در بلندمدت منجر به افزایش بهره‌ وری، رضایت بیماران و صرفه‌ جویی در هزینه ‌ها خواهد شد.

چگونه می ‌توان هوش مصنوعی را در کسب ‌وکار خدمات پزشکی از راه دور موجود، ادغام کرد؟

برای ادغام هوش مصنوعی در یک کسب و کار موجود خدمات پزشکی از راه دور، ابتدا باید موارد کاربرد خاص تعیین شود. سپس داده‌ های مرتبط جمع ‌آوری و پردازش شوند، الگوریتم‌ های هوش مصنوعی متناسب توسعه یابند و در نهایت این الگوریتم ‌ها در پلتفرم پزشکی از راه دور موجود ادغام و تست شوند. بهبود مستمر نیز باید بر اساس بازخورد و پایش عملکرد انجام گیرد تا بهترین نتایج حاصل شود.

چگونه می ‌توانم برای پیاده‌ سازی هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور، کمک دریافت کنم؟

برای دریافت کمک در زمینه پیاده ‌سازی هوش مصنوعی در خدمات پزشکی از راه دور، مشورت با تیم متخصص یا کارشناسان فناوری سلامت توصیه می ‌شود. آن ها می‌ توانند راهنمایی های لازم را ارائه داده، راهکارهای سفارشی مبتنی بر هوش مصنوعی را توسعه دهند و تضمین موفقیت در فرآیند اجرا را برای شما فراهم آورند و با تخصص و تجربه خود، به شما کمک کنند تا پیچیدگی ‌های ادغام هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور را مدیریت کرده و حداکثر بهره ‌وری را برای کسب ‌و کار خود به ارمغان آورید.