هوش مصنوعی در پزشکی: کاربرد، مزایا و آینده

هوش مصنوعی معمولاً با چت ‌بات ‌هایی مانند ChatGPT شناخته می ‌شود، اما در واقع، این فناوری مدت ‌هاست که در پزشکی نقش مهمی ایفا می ‌کند. در این مقاله، به بررسی هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و شبکه ‌های عصبی (Neural Networks) و کاربردهای آن ‌ها در پزشکی پرداخته می ‌شود. همچنین، با ارائه مثال‌ هایی از کاربردهای عملی، چالش ‌های موجود و آینده این فناوری در حوزه سلامت آشنا خواهیم شد.

مطلب پیشنهادی: دیجیتال مارکتینگ پزشکی

مهم ‌ترین پاسخ ‌ها به پرسش ها درباره هوش مصنوعی در پزشکی در یک نگاه:

• هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی (AI) به ماشین‌ ها این امکان را می‌ دهد که توانایی ‌های انسانی مانند تفکر، یادگیری و خلاقیت را شبیه ‌سازی کنند. سیستم ‌های هوش مصنوعی از الگوریتم‌ ها و مدل ‌های یادگیری ماشین استفاده می‌ کنند که بر اساس حجم زیادی از داده ‌ها (داده‌ های بزرگ) ساخته شده ‌اند.

• حوزه های کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی کدامند؟

کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، حوزه ‌های مختلفی را شامل می ‌شود، از جمله رباتیک، تصویربرداری و تشخیص بیماری ‌ها، پیش ‌بینی و نگهداری تجهیزات پزشکی، و توسعه دارو.

• چالش های هوش مصنوعی چیست؟

چالش‌ های هوش مصنوعی در پزشکی شامل حفاظت از داده‌ ها و مسائل اخلاقی، استانداردسازی و سازگاری سیستم ‌ها، و همچنین مسئولیت حقوقی در صورت بروز خطا می باشد.

هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به توانایی ماشین ‌ها در تقلید از مهارت ‌های انسانی مانند تفکر منطقی، یادگیری، برنامه ‌ریزی و خلاقیت اطلاق می ‌شود. برای این منظور، سیستم‌ های هوش مصنوعی از الگوریتم ‌ها و مدل ‌های یادگیری ماشین بهره می ‌برند. حجم زیادی از داده‌ ها (داده ‌های کلان یا big data) به عنوان مبنای یادگیری و دسته ‌بندی اطلاعات استفاده می ‌شود.

مطلب پیشنهادی: هوش مصنوعی در چشم پزشکی

هدف هوش مصنوعی حل مسائل پیچیده برای تسهیل وظایف انسان و ارائه راه ‌حل ‌های نوآورانه در صنایع مختلف از جمله پزشکی است. این پیچیدگی می ‌تواند از تحلیل خودکار داده ‌های ساده تا شبیه ‌سازی تفکر انسانی متغیر باشد.

هوش مصنوعی در پزشکی چیست؟

هوش مصنوعی در پزشکی به معنای استفاده از الگوریتم ‌ها و مدل ‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده ‌های پزشکی و ارائه اطلاعات کاربردی به متخصصان سلامت است. این فناوری با پردازش حجم زیادی از داده ‌های پیچیده، الگوها و روابط پنهان در اطلاعات پزشکی را شناسایی کرده و به پزشکان در تصمیم ‌گیری ‌های بالینی کمک می‌ کند. نتیجه این فرایند، بهبود دقت تشخیص، افزایش سرعت درمان، ارتقای کیفیت مراقبت از بیمار و بهبود تجربه کلی بیماران است.

مطلب پیشنهادی: بهترین هوش مصنوعی برای سوالات پزشکی

یادگیری ماشین، داده ‌های کلان و شبکه ‌های عصبی چیستند؟

در زمینه هوش مصنوعی، اصطلاحاتی مانند یادگیری ماشین، داده ‌های کلان و شبکه ‌های عصبی یا یادگیری عمیق بارها مطرح می ‌شوند. این حوزه ‌ها به هم مرتبط بوده و در پزشکی نیز کاربرد دارند، اما هر کدام دقیقاً چه معنایی دارند؟

• یادگیری ماشین: یادگیری ماشین به کامپیوترها این امکان را می ‌دهد که بدون نیاز به برنامه ‌نویسی مستقیم، از داده ‌ها یاد بگیرند و تجربه کسب کنند. انواع مختلفی از یادگیری ماشین وجود دارد، از جمله یادگیری نظارت ‌شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی. هدف از آن، توسعه الگوریتم ‌هایی است که قادر به تشخیص الگوها و پیش ‌بینی بر اساس اطلاعات یاد گرفته شده باشند.
• داده ‌های کلان: این اصطلاح به حجم زیادی از داده ‌های ساخت ‌یافته و غیر ساخت ‌یافته اشاره دارد که به دلیل اندازه و پیچیدگی ‌شان، پردازش آن‌ ها دشوار است. داده‌ های کلان معمولاً همراه با یادگیری ماشین به‌کار می ‌روند تا مدل‌ ها بر اساس مجموعه داده ‌های جامع آموزش ببینند و الگوها را شناسایی کنند.
• شبکه ‌های عصبی: یادگیری عمیق بر پایه شبکه‌ های عصبی است که از ساختار مغز انسان الهام گرفته ‌اند. این شبکه ‌ها شامل لایه ‌های میانی متعدد بین لایه ورودی و خروجی سیستم هستند. شبکه‌ های عصبی قادرند الگوها و ویژگی‌ های پیچیده را با استخراج خودکار ویژگی ‌های سلسله ‌مراتبی از داده ‌ها بیاموزند. یادگیری عمیق در کاربردهایی مانند تشخیص تصویر و گفتار مورد استفاده قرار می ‌گیرد.

مطلب پیشنهادی: طراحی سایت آزمایشگاهی

دگرگونی آینده پزشکی

تا چندی پیش، هوش مصنوعی (AI) تنها در حد وعده ‌هایی آینده ‌نگرانه مطرح می ‌شد؛ اما امروز این فناوری به بخشی ملموس و فعال از نظام سلامت جهانی تبدیل شده است. در مواجهه با چالش ‌های پیچیده و روز افزون حوزه بهداشت و درمان، هوش مصنوعی نه ‌تنها نقش یک ابزار پشتیبان، بلکه جایگاه یک نیروی تحول ‌آفرین را یافته است—عاملی که شیوه ارائه خدمات پزشکی را بازآفرینی می ‌کند و افق‌ های نوینی در تشخیص، درمان، و مدیریت سلامت ترسیم می‌ سازد.

پیشرفت‌ های هوش مصنوعی فرصت‌ هایی بی ‌سابقه برای تحول در نظام سلامت فراهم کرده ‌اند؛ تحولاتی که می ‌توانند خدمات درمانی را اثربخش‌ تر، قابل‌ دسترس ‌تر و از نظر اقتصادی پایدارتر سازند. با تدوین و اجرای سیاست ‌های هوشمندانه و منسجم برای ادغام ایمن و عادلانه هوش مصنوعی در نظام سلامت، این امکان وجود دارد که کیفیت مراقبت ‌ها افزایش یابد، نابرابری‌ ها کاهش یابد، و اطمینان حاصل شود که فناوری ‌ها، درمان‌ ها و نوآوری ‌های نوین به شکل گسترده و عادلانه در اختیار همه اقشار جامعه قرار گیرند.

• هوش مصنوعی می‌ تواند نقش مؤثری در تسهیل و بهینه ‌سازی تخصیص منابع نظام سلامت ایفا کند. مدل‌ سازی ‌های پیش ‌بینی ‌گر قادرند میزان پذیرش بیماران را با دقت پیش ‌بینی کنند و به این ترتیب، استفاده بهینه از تخت ‌های بیمارستانی، نیروی انسانی و تجهیزات پزشکی را امکان ‌پذیر می ‌سازند. این رویکرد موجب می ‌شود منابع در زمان و مکان ‌هایی که بیشترین نیاز وجود دارد، به ‌درستی تخصیص یابند؛ در نتیجه، هدر رفت منابع کاهش یافته و کیفیت مراقبت ‌های ارائه ‌شده به بیماران به ‌طور محسوسی افزایش می ‌یابد.
• هوش مصنوعی همچنین این پتانسیل را دارد که به برخی از مهم ‌ترین چالش ‌های نظام سلامت، از جمله افزایش هزینه‌ ها، ناکارآمد ی‌ها و تقاضا برای مراقبت‌ های با کیفیت بالاتر، رسیدگی کند.
• هوش مصنوعی می ‌تواند هزینه‌ ها را کاهش داده و وظایف اداری مانند زمان ‌بندی ویزیت بیماران، صدور صورتحساب و مدیریت سوابق سلامت الکترونیکی را با خودکار سازی و بهینه ‌سازی عملیات، ساده ‌سازی کند. این امر باعث می ‌شود تا پزشکان و متخصصان بهداشت و درمان زمان بیشتری برای تمرکز بر مراقبت از بیماران داشته باشند.
• در حوزه تشخیص، هوش مصنوعی با افزایش دقت و شناسایی زود هنگام بیماری ‌ها، نقش بسزایی در بهبود نتایج بالینی ایفا می ‌کند. تشخیص سریع ‌تر به پزشکان این امکان را می ‌دهد تا درمان را در مراحل اولیه آغاز کنند، که اغلب به گزینه ‌های درمانی کمتر تهاجمی، کم ‌هزینه‌ تر و با اثربخشی بالاتر منجر می‌ شود.
• برنامه‌ های درمانی شخصی ‌سازی ‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی، می ‌توانند مکمل روش‌ های سنتی باشند و با ارائه مراقبت ‌های هدفمندتر و مؤثرتر، نتایج بهتری برای بیماران به ارمغان آورند. نتیجه این رویکرد، بهبود اثربخشی درمان، افزایش رضایت بیماران و در عین حال، کاهش هزین ه‌های غیر ضروری برای نظام ‌های بهداشتی است

مطلب پیشنهادی: هوش مصنوعی در مهندسی پزشکی

کاربردهای عملی هوش مصنوعی در عمل بالینی شامل موارد زیر است:

• تشخیص زودهنگام سپسیس: سیستم ‌های هوش مصنوعی مستقر در بخش‌ های مراقبت ویژه می ‌توانند بروز سپسیس، یکی از شرایط تهدیدکننده حیات، را چند ساعت پیش از ظاهر شدن علائم بالینی پیش‌ بینی کنند؛ امکانی که زمینه را برای مداخله سریع و به ‌موقع فراهم می‌ سازد.
• تشخیص سرطان پستان با کمک هوش مصنوعی: سیستم‌ های هوش مصنوعی که در غربالگری ماموگرافی استفاده می ‌شوند، قادرند علائم اولیه سرطان پستان را با دقت شگفت ‌انگیزی شناسایی کنند و اغلب از توانایی ‌های رادیولوژیست‌ ها فراتر می ‌روند.

هوش مصنوعی در حال تحول در بخش داروسازی، در تمام مراحل چرخه عمر داروها است، از کشف و توسعه محصول دارویی گرفته تا داروشناسی، ارزیابی، تولید، بازاریابی، تاییدیه و داروسازی نظارتی.

در فرآیند کشف دارو، هوش مصنوعی با شناسایی اهداف درمانی و بهینه‌ سازی طراحی ترکیبات دارویی، روند توسعه را تسریع می ‌کند. در مرحله توسعه، این فناوری با بهبود فرمولاسیون ‌ها و تسهیل تولید داروهای شخصی ‌سازی ‌شده نقش مؤثری ایفا می ‌کند. در حوزه داروشناسی، پیش ‌بینی ‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به تعیین دوز بهینه دارو کمک می ‌کنند، در حالی ‌که در آزمایش ‌های بالینی، هوش مصنوعی در تقسیم‌ بندی بیماران، شبیه ‌سازی ‌های دیجیتال و طراحی آزمایش ‌ها مشارکت دارد. همچنین در مرحله تولید، این فناوری با اتوماسیون و ارتقای کنترل کیفیت، بهره ‌وری را افزایش می ‌دهد.

مطلب پیشنهادی: ابزارهای طراحی سایت پزشکی ضروری

علاوه بر این، هوش مصنوعی فرآیند تأیید دارو و نظارت دارویی را با امکان ارسال دیجیتال اطلاعات و تحلیل داده ‌های دنیای واقعی برای شناسایی زود هنگام علائم ایمنی، ساده ‌سازی می‌ کند. این پیشرفت ‌ها با بهینه ‌سازی فرآیندها، تسهیل تحقیقات و کاهش نرخ شکست در آزمایش‌ های بالینی، زمان و هزینه ‌های توسعه را به‌ طور چشمگیری کاهش داده و در نتیجه، سرعت عرضه داروهای ایمن و مؤثر را افزایش می‌ دهند.

اصلاحات قوانین داروسازی اتحادیه اروپا یک عامل کلیدی برای تسهیل فرآیندها است:

• پیش ‌بینی ارسال الکترونیکی درخواست‌ ها
• بهره‌ گیری از شواهد دنیای واقعی و داده‌ های سلامت برای اهداف نظارتی
• روشن ‌سازی ارتباط میان دستگاه ‌های پزشکی و سایر محصولات
• معرفی چارچوب‌ های سازگار و محیط ‌های آزمایشی نظارتی (Sandbox)

این پیشرفت‌ ها محیط نظارتی ‌ای را فراهم می ‌کنند که از نوآوری ‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حوزه داروها حمایت کرده و امکان نوآوری بیشتر، یکپارچه ‌سازی مؤثر داده ‌ها، تصمیم‌ گیری آگاهانه در حوزه نظارت و مدیریت کارآمد چرخه عمر محصولات را میسر می ‌سازد. علاوه بر کاربردهای بالینی، هوش مصنوعی در حال پیشبرد نوآوری ‌ها در حوزه بهداشت عمومی نیز می ‌باشد.

مطلب پیشنهادی: طراحی سایت پزشکی

تحلیل‌ های پیش ‌بینی قادرند الگوها و روندها را شناسایی کرده و امکان مداخلات زودهنگام و تدوین استراتژی ‌های پیشگیری را فراهم کنند. برای مثال، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌ های متنوع، می ‌تواند شیوع بیماری ‌ها را پیش ‌بینی کرده و پاسخ ‌های بهداشتی عمومی هدفمند و به‌ موقع را ممکن سازد، که این امر به کاهش انتشار بیماری‌ ها و کاهش پیامدهای اقتصادی آن ها منجر می ‌شود.

همزمان با ادغام هوش مصنوعی در نظام سلامت، باید همواره بر هدف کلی تمرکز کنیم: استفاده از این فناوری تحول ‌آفرین برای ارائه مراقبت‌ های بهداشتی عادلانه و با کیفیت بالا برای همه. با داشتن سیاست ‌های مناسب و نوآوری ‌های درست، هوش مصنوعی پتانسیل ایجاد آینده ‌ای سالم ‌تر و پایدارتر برای همه را دارد.

مطلب پیشنهادی: کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور

حوزه های کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی کدامند؟

کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی در حوزه‌ های مختلفی گسترش یافته ‌اند؛ برخی هنوز در مرحله تحقیق و توسعه هستند و برخی دیگر با موفقیت به‌ کار گرفته می ‌شوند. در ادامه، مروری بر برخی از مهم ‌ترین و امیدوارکننده‌ ترین حوزه ‌های کاربرد هوش مصنوعی ارائه شده است:

• بهینه ‌سازی تجربه بیمار: با بهره ‌گیری از تعاملات شخصی ‌سازی ‌شده، انجام خودکار امور اداری و استفاده از روش‌ های سریع ‌تر برای تشخیص و درمان، نه تنها رضایت بیماران افزایش می‌ یابد، بلکه ارتباط مؤثرتر و بهتری میان بیماران و کادر درمان برقرار می ‌شود.
• رباتیک در پزشکی: رباتیک در پزشکی از سیستم ‌های کنترل ‌شده توسط هوش مصنوعی برای انجام جراحی ‌های دقیق و پشتیبانی از وظایف پیچیده در اتاق عمل بهره می ‌برد. جراحی با کمک ربات این امکان را فراهم می ‌آورد تا برش ‌های دقیق‌ تری انجام شود، عمل‌ ها به صورت کمتر تهاجمی انجام گیرد و در نتیجه بهبودی بیماران سریع ‌تر و با عوارض کمتری همراه باشد.
• تصویر برداری و تشخیص: هوش مصنوعی انقلابی در تصویر برداری پزشکی و فرآیند تشخیص ایجاد کرده است، به ‌طوری ‌که تحلیل تصاویر رادیولوژی، سی‌ تی ‌اسکن و ام‌ آر‌ آی به صورت خودکار انجام می ‌شود. الگوریتم‌ ها قادرند انحرافات و الگوهای موجود در تصاویر را سریع ‌تر و دقیق‌ تر شناسایی کنند، که این امر منجر به تشخیص ‌های زودهنگام‌ تر و طرح‌ های درمانی مؤثرتر می ‌شود.
• توسعه دارو: هوش مصنوعی در تحقیقات دارویی نقش حیاتی در تسریع روند توسعه داروهای جدید ایفا می‌ کند. با تحلیل حجم زیادی از داده ‌ها، هوش مصنوعی قادر است داروهای بالقوه را شناسایی کرده، آزمایش‌ های بالینی را بهینه سازد و فرآیند تولید دارو را کارآمدتر و مقرون به صرفه ‌تر کند. این فناوری به پژوهشگران کمک می‌ کند تا کشف ‌های دارویی جدید را با دقت و سرعت بیشتری انجام دهند و به تسریع در عرضه داروهای موثر به بازار کمک می ‌کند.
• مدیریت خودکار منابع: هوش مصنوعی نقش کلیدی در مدیریت خودکار منابع در سیستم سلامت ایفا می‌ کند. این فناوری با تحلیل داده ‌های لحظه ‌ای و پیش‌ بینی نیازهای آینده، امکان تخصیص بهینه نیروی انسانی، تخت ‌ها و منابع پزشکی را فراهم می ‌آورد. به این ترتیب، هوش مصنوعی به بهبود جریان بیماران، کاهش زمان انتظار و ارتقاء کیفیت مراقبت کمک می ‌کند و فرآیندهای اجرایی در بیمارستان‌ ها و مراکز درمانی را کارآمدتر می‌ سازد.
• نگهداری پیش ‌بینی ‌کننده دستگاه ‌های پزشکی: سیستم‌ های نگهداری پیش ‌بینی ‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی می ‌توانند به‌ طور مداوم دستگاه ‌های پزشکی را نظارت کرده و با تحلیل داده‌ های عملکردی، خرابی‌ های احتمالی را شناسایی و پیش ‌بینی کنند. این تکنولوژی به تیم ‌های فنی این امکان را می‌ دهد که قبل از بروز مشکلات جدی، اقدامات پیشگیرانه انجام دهند.
• ادغام دستگاه ‌های هوشمند سلامت: دستگاه ‌های پوشیدنی و حسگرها به ‌عنوان ابزارهای پیشرفته برای پایش مداوم پارامترهای سلامتی، به کاربران این امکان را می ‌دهند که داده ‌های لحظه ‌ای از وضعیت بدنی خود را جمع ‌آوری کنند. این داده ‌ها، که شامل ضربان قلب، فشار خون، سطح فعالیت و دیگر اطلاعات حیاتی هستند، توسط الگوریتم‌ های هوش مصنوعی تحلیل می ‌شوند. این الگوریتم‌ ها قادر به شناسایی نشانه ‌های اولیه بیماری، پیگیری روندهای فردی سلامتی و پیش ‌بینی مشکلات بهداشتی هستند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می ‌تواند توصیه ‌های شخصی ‌سازی ‌شده بر اساس رفتارهای فردی، عادات غذایی و سطح فعالیت بدنی ارائه دهد تا به کاربران در رسیدن به یک زندگی سالم ‌تر کمک کند.

مطلب پیشنهادی: برترین ویژگی های وب سایت پزشکی

چگونه از هوش مصنوعی در پزشکی استفاده می‌ شود؟

با پیشرفت‌ های چشمگیر در علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات، هوش مصنوعی (AI) به یکی از اجزای کلیدی مراقبت ‌های بهداشتی مدرن تبدیل شده است. الگوریتم‌ ها و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی امروزه به‌ طور گسترده در محیط ‌های بالینی و پژوهشی برای پشتیبانی از متخصصان حوزه سلامت به کار گرفته می ‌شوند. این فناوری ‌ها با تحلیل سریع و دقیق داده ‌ها، امکان تصمیم‌ گیری به ‌موقع و مؤثرتر را در زمینه ‌هایی مانند تشخیص بیماری، انتخاب روش درمان و مدیریت وضعیت بیماران برای پزشکان فراهم می ‌کنند.

در حال حاضر، دو مورد از متداول ‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در محیط‌ های پزشکی، پشتیبانی از تصمیم ‌گیری بالینی و تحلیل تصاویر پزشکی هستند. سامانه‌ های پشتیبانی از تصمیم ‌گیری بالینی با فراهم کردن دسترسی سریع به اطلاعات پزشکی و پژوهش‌ های مرتبط، به پزشکان کمک می ‌کنند تا تصمیماتی آگاهانه در زمینه درمان، تجویز دارو، سلامت روان و سایر نیازهای بیماران اتخاذ کنند. از سوی دیگر، ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه تحلیل تصاویر پزشکی نقش مهمی ایفا می ‌کنند. این سامانه ‌ها در تفسیر انواع تصویربرداری‌ های پزشکی، از جمله سی ‌تی‌ اسکن، رادیوگرافی، ام ‌آر ‌آی و دیگر روش ‌های پیشرفته تصویربرداری به ‌کار گرفته می ‌شوند.

الگوریتم ‌های هوشمند با توانایی بالا در شناسایی الگوها، ضایعات و ناهنجاری ‌هایی که ممکن است توسط رادیولوژیست ‌ها نادیده گرفته شوند، به افزایش دقت و سرعت در فرآیند تشخیص کمک می ‌کنند و نقش مؤثری در ارتقای کیفیت مراقبت‌ های پزشکی دارند.

مطلب پیشنهادی: چگونه یک سایت پزشکی طراحی کنیم؟

همه ‌گیری ویروس COVID-19 چالش ‌های بی ‌سابقه‌ ای را برای نظام ‌های سلامت در سراسر جهان ایجاد کرد. در واکنش به این بحران، بسیاری از سازمان‌ های بهداشتی به استفاده آزمایشی و گسترده از فناوری ‌های نوین، به ‌ویژه راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی، روی آوردند. این تلاش ‌ها شامل توسعه و بکارگیری الگوریتم ‌هایی برای پایش وضعیت بیماران، ابزارهای غربالگری اولیه جهت شناسایی موارد مشکوک به COVID-19، و سامانه‌ هایی برای پیش ‌بینی روند بیماری و تخصیص منابع درمانی بود. استفاده از این فناوری ‌ها نقش مؤثری در افزایش کارایی، تسریع فرآیندهای بالینی و ارتقای مدیریت بحران ایفا کرد.

اگر چه نتایج کامل بسیاری از پژوهش ‌ها و آزمایش‌ های میدانی مرتبط با هوش مصنوعی هنوز در دست بررسی است و استانداردهای جامعی برای استفاده ایمن و مؤثر از این فناوری در پزشکی در حال تدوین می ‌باشند، اما روند بهره‌ گیری از آن به ‌طور مستمر در حال گسترش است. پزشکان، پژوهشگران و بیماران هر روز بیش از پیش از ظرفیت‌ های هوش مصنوعی در تشخیص، درمان و مدیریت بیماری ‌ها بهره ‌مند می ‌شوند. در این مرحله، تردیدی وجود ندارد که هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به یکی از ارکان اصلی سلامت دیجیتال است؛ نقشی که نه ‌تنها پزشکی مدرن را متحول می ‌سازد، بلکه به بهبود کیفیت و کارایی نظام‌ های بهداشتی نیز کمک می‌ کند.

کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی

هوش مصنوعی از راه‌ های گوناگون می ‌تواند تأثیر مثبتی بر عملکرد نظام سلامت داشته باشد؛ چه با تسریع فرآیندهای تحقیقاتی و کشف دانش نوین، و چه از طریق پشتیبانی از تصمیم ‌گیری بالینی، که به پزشکان در اتخاذ تصمیم‌ های دقیق‌ تر و مبتنی بر داده کمک می ‌کند.

مطلب پیشنهادی: استراتژی های دیجیتال مارکتینگ برای پزشکان 2024

در ادامه چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی آورده شده است:

هوش مصنوعی در شناسایی و تشخیص بیماری

برخلاف نیروی انسانی، هوش مصنوعی نیازی به استراحت ندارد و می ‌تواند به ‌صورت ۲۴ ساعته و پیوسته به پایش بیماران بپردازد. مدل‌ های یادگیری ماشینی این قابلیت را دارند که علائم حیاتی بیماران تحت مراقبت ‌های ویژه را به ‌طور لحظه ‌ای رصد کرده و در صورت بروز نشانه ‌های اولیه خطر، هشدارهای به‌ موقع به تیم پزشکی ارائه دهند. اگر چه دستگاه ‌های پزشکی سنتی مانند مانیتورهای قلبی صرفاً داده‌ ها را ثبت می ‌کنند، هوش مصنوعی می ‌تواند با تحلیل هم ‌زمان این داده ‌ها، شرایط پیچیده ‌تری نظیر سپسیس را شناسایی کند.

برای نمونه، یکی از مشتریان شرکت IBM موفق به توسعه یک مدل پیش ‌بینی هوش مصنوعی شده است که می ‌تواند با دقت حدود ۷۵٪ بروز سپسیس شدید را در نوزادان نارس پیش ‌بینی کند. چنین ابزارهایی می ‌توانند نقش مهمی در مداخلات زود هنگام و افزایش شانس بقا در بیماران آسیب ‌پذیر ایفا کنند.

مطلب پیشنهادی: دیجیتال مارکتینگ

درمان شخصی ‌سازی ‌شده بیماری ‌ها

پزشکی دقیق می‌ تواند با بهره‌ گیری از دستیارهای مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی، پشتیبانی مؤثرتری دریافت کند. این دستیارها با توانایی یادگیری و حفظ ترجیحات فردی بیماران، قادرند توصیه ‌هایی شخصی ‌سازی ‌شده و به ‌روز را به ‌صورت بلادرنگ ارائه دهند. برخلاف روش ‌های سنتی که بیماران ناچار به تکرار اطلاعات خود در هر مراجعه هستند، دستیارهای هوشمند می ‌توانند با دسترسی به سابقه پزشکی، اطلاعات بالینی و ترجیحات شخصی بیمار، خدماتی مستمر و متناسب ارائه دهند. چنین سامانه ‌هایی امکان ارائه پاسخ ‌های دقیق، پشتیبانی در تصمیم‌ گیری‌ های مرتبط با سلامت و حتی پیگیری روند درمان را در تمام ساعات شبانه ‌روز فراهم می ‌سازند.

هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی

هوش مصنوعی امروزه جایگاه برجسته ‌ای در حوزه تصویربرداری پزشکی دارد. پژوهش‌ ها نشان داده ‌اند که الگوریتم ‌های مبتنی بر شبکه‌ های عصبی مصنوعی می‌ توانند در شناسایی علائم بیماری ‌هایی مانند سرطان سینه، عملکردی در حد توانایی رادیولوژیست ‌های متخصص داشته باشند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی با تحلیل دقیق تصاویر و استخراج بخش ‌های کلیدی از سوابق پزشکی بیماران، می ‌تواند به کاهش بار کاری پزشکان کمک کند. این فناوری با سازماندهی و اولویت‌ بندی تصاویر پزشکی، امکان مدیریت مؤثر حجم بالای داده‌ های تصویربرداری را فراهم می ‌آورد و روند تشخیص و درمان را تسهیل می ‌کند.

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

افزایش کارایی آزمایش ‌های بالینی

بخش قابل توجهی از زمان آزمایش ‌های بالینی صرف اختصاص کدهای پزشکی به نتایج بیماران و بروزرسانی داده ‌ها می‌ شود. هوش مصنوعی می ‌تواند این فرآیند را با ارائه جستجویی سریع ‌تر و هوشمندانه ‌تر برای کدهای پزشکی به شکل قابل توجهی تسریع کند.

برای نمونه، دو مشتری شرکت IBM Watson Health گزارش داده ‌اند که با بهره ‌گیری از فناوری هوش مصنوعی، توانسته ‌اند تعداد جستجوهای مربوط به کدهای پزشکی خود را بیش از ۷۰٪ کاهش دهند. این کاهش چشمگیر، به صرفه ‌جویی در زمان و افزایش کارایی در مدیریت داده‌ های بالینی منجر شده است.

تسریع در توسعه داروها

کشف دارو یکی از طولانی ‌ترین و پرهزینه ‌ترین مراحل توسعه داروهای جدید محسوب می‌ شود. هوش مصنوعی می‌ تواند با دو رویکرد اصلی به کاهش هزینه‌ ها و زمان این فرآیند کمک کند: طراحی داروهای با کارایی بالاتر و شناسایی ترکیب ‌های دارویی نوید بخش.

با بهره‌ گیری از الگوریتم ‌های هوشمند، هوش مصنوعی قادر است حجم گسترده و پیچیده داده‌ های زیستی را تحلیل کرده و الگوهایی را استخراج کند که در روش ‌های سنتی دشوار یا زمان ‌بر است. این فناوری امکان پیش ‌بینی بهتر اثرات دارویی و انتخاب هدف ‌های درمانی دقیق ‌تر را فراهم می ‌کند و در نتیجه، فرآیند توسعه دارو را سریع ‌تر و مقرون ‌به‌ صرفه‌ تر می‌ سازد.

مطلب پیشنهادی: چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

نمونه‌ هایی از کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی

هوش مصنوعی در پزشکی کاربردهای متعددی دارد. در این بخش، با انتخاب چند نمونه، قصد داریم به شما نگاهی کلی به تنوع زمینه ‌های کاربرد آن ارائه دهیم.

امروزه هوش مصنوعی، به‌ ویژه در تشخیص تصویری، عملکرد بسیار موفقی دارد. روش ‌های یادگیری عمیق قادرند در طی کولونوسکوپی تا ۱۰٪ موارد بیشتری از سرطان روده بزرگ را شناسایی کنند.

همچنین، با تحلیل الکترو کاردیوگرام ‌ها، هوش مصنوعی در پیش ‌بینی احتمال بیماری ‌های قلبی نقش مهمی ایفا می‌ کند. متخصصان پوست نیز از هوش مصنوعی برای تشخیص خودکار تغییرات پوستی بر اساس عکس‌ های مستند بهره می ‌برند.

شرکت فایزر نمونه ‌ای از کاربرد هوش مصنوعی در توسعه دارو را ارائه می ‌دهد. در دوران همه‌ گیری کووید-۱۹، با تجزیه و تحلیل خودکار میلیون ‌ها داده، ترکیب ‌های مولکولی شناسایی شدند که بهترین تطابق را با هدف‌ های مولکولی بدن انسان داشتند، و این فرآیند به تسریع شناسایی درمان ‌های مؤثر کمک کرد.

مطلب پیشنهادی: کاربرد هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ

مزایای هوش مصنوعی در پزشکی

مراقبت مبتنی بر اطلاعات دقیق

ادغام هوش مصنوعی پزشکی در روند کاری پزشکان می ‌تواند به ارائه ‌دهندگان خدمات سلامت، اطلاعات زمینه ‌ای ارزشمندی هنگام اتخاذ تصمیمات درمانی ارائه دهد. الگوریتم‌ های یادگیری ماشینی آموزش ‌دیده قادرند با ارائه نتایج جستجوهای هدفمند و بینش ‌های مبتنی بر شواهد علمی درباره درمان ‌ها و روش ‌های مختلف، زمان صرف شده برای تحقیقات پزشکی را به‌ طور قابل توجهی کاهش دهند، حتی در زمانی که بیمار در اتاق حضور دارد. این قابلیت به پزشکان امکان می ‌دهد تا تصمیمات سریع‌ تر، دقیق ‌تر و مبتنی بر داده اتخاذ کنند و کیفیت مراقبت‌ های پزشکی را بهبود بخشند.

کاهش خطا

شواهدی وجود دارد که نشان می ‌دهد هوش مصنوعی می ‌تواند به بهبود ایمنی بیمار کمک کند. یک بررسی نظام ‌مند اخیر که شامل ۵۳ مطالعه علمی مورد بازبینی قرار گرفته درباره تأثیر هوش مصنوعی بر ایمنی بیماران بود، نشان داد که ابزارهای پشتیبانی تصمیم ‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌ توانند در شناسایی خطاها و مدیریت داروها نقش موثری داشته باشند.

مطلب پیشنهادی: توسعه وب در حوزه سلامت و پزشکی

کاهش هزینه ‌های مراقبت

هوش مصنوعی فرصت ‌های متعددی برای کاهش هزینه ‌ها در صنعت مراقبت ‌های بهداشتی فراهم می ‌کند. از جمله این فرصت ‌ها می ‌توان به کاهش خطاهای دارویی، ارائه دستیارهای مجازی سفارشی برای بیماران، پیشگیری از تقلب در سیستم ‌های درمانی، و بهینه ‌سازی فرآیندهای اداری و بالینی اشاره کرد. بهره‌ گیری از این فناوری‌ ها نه تنها هزینه‌ های مالی را کاهش می ‌دهد، بلکه کیفیت خدمات درمانی را نیز بهبود می ‌بخشد و بهره ‌وری نظام سلامت را افزایش می ‌دهد.

افزایش تعامل پزشک و بیمار

بسیاری از بیماران در خارج از ساعات کاری معمول، سوالات و نیازهای درمانی دارند که پاسخگویی سریع به آن ‌ها اهمیت ویژه‌ ای دارد. هوش مصنوعی با بهره ‌گیری از چت ‌بات ‌های هوشمند قادر است به ‌صورت ۲۴ ساعته به سوالات پایه ای بیماران پاسخ دهد و منابع مفید را در زمانی که مطب پزشک تعطیل است، در اختیار آن ‌ها قرار دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می ‌تواند سوالات دریافتی را دسته ‌بندی کرده و اطلاعات مهم را علامت‌ گذاری کند تا برای بررسی ‌های تخصصی ‌تر به ارائه ‌دهندگان خدمات سلامت منتقل شود. این فرایند به شناسایی به ‌موقع تغییرات وضعیت سلامت بیماران کمک کرده و امکان مداخله سریع ‌تر و مؤثرتر را فراهم می ‌سازد.

مطلب پیشنهادی: تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

ارائه ارتباط معنایی متناسب

یکی از مزایای کلیدی یادگیری عمیق در هوش مصنوعی، قابلیت استفاده از زمینه (کانتکست) برای تمایز بین انواع مختلف اطلاعات است. به ‌عنوان مثال، در یک یادداشت بالینی که شامل فهرستی از داروهای فعلی بیمار به همراه داروی جدید توصیه ‌شده توسط پزشک باشد، الگوریتم ‌های هوش مصنوعی آموزش‌ دیده با بهره‌ گیری از پردازش زبان طبیعی می ‌توانند تشخیص دهند که کدام داروها به سابقه پزشکی بیمار تعلق دارند و کدام یک تازه اضافه شده ‌اند. این توانایی زمینه ‌ای موجب دقت بیشتر در تحلیل داده‌ های بالینی و بهبود کیفیت تصمیم ‌گیری پزشکی می ‌شود.

چالش ‌های ادغام هوش مصنوعی در نظام سلامت

ادغام هوش مصنوعی در مراقبت‌ های بهداشتی با مجموعه ‌ای از چالش‌ ها همراه است. تحقق تحول دیجیتال موفق، به‌ ویژه در زمینه هوش مصنوعی، نیازمند توجه به چندین عامل کلیدی است. ایجاد اعتماد و پذیرش هوش مصنوعی در ارائه خدمات بهداشتی، همچنین رفع موانع اجرای آن در محیط‌ های بالینی، از جمله ضرورت‌ های اصلی برای بهره ‌برداری کامل از ظرفیت این فناوری محسوب می ‌شوند. این چالش ‌ها شامل دسترسی به داده‌ های سلامت با کیفیت، حمایت از نوآوری ‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و تضمین ایمنی و قابلیت اطمینان سیستم ‌های هوش مصنوعی در حوزه پزشکی است.

علاوه بر این، تأمین مالی پایدار، به ‌ویژه در بیمارستان‌ های دولتی، برای پذیرش هوش مصنوعی حیاتی است. همچنین ادغام هوش مصنوعی در جریان ‌های کاری بالینی — نه صرفاً به ‌عنوان یک ابزار کمکی، بلکه به ‌عنوان بخشی از فرآیندی باز تعریف‌ شده و کارآمدتر در مراقبت — ضرورت دارد. به‌ طور هم‌ زمان، ایجاد چارچوبی قوی که به بیماران امکان دهد در صورت آسیب ناشی از محصولات معیوب، از جمله سیستم‌ های هوش مصنوعی، به‌ طور مؤثر از تولیدکنندگان جبران خسارت درخواست کنند، اهمیت ویژه‌ ای دارد.

مطلب پیشنهادی: بهترین اپلیکیشن های تشخیص پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی

چالش ‌های هوش مصنوعی چیست؟

علاوه بر بسیاری از مزایا و فرصت ‌های هیجان ‌انگیز، هوش مصنوعی چالش ‌های زیادی نیز به همراه دارد که هنوز باید بر آن ها غلبه کرد. برخی از مهم ‌ترین این چالش‌ ها عبارتند از:

• مسائل مربوط به حفاظت از داده ‌ها و اخلاق: پردازش داده‌ های حساس بیماران نیاز به اقدامات امنیتی دقیق دارد تا حریم خصوصی افراد حفظ شود. علاوه بر این، چالش ‌های اخلاقی در رابطه با استفاده از این داده ‌ها برای اهداف تحقیقاتی و پزشکی شخصی باید به دقت مورد توجه قرار گیرد.
• استاندارد سازی و قابلیت تعامل: وجود استانداردها و پروتکل ‌های یکسان برای تضمین یکپارچگی بدون مشکل برنامه‌ های مختلف هوش مصنوعی و پلتفرم ‌ها ضروری است. این چالش موجب می ‌شود که تبادل داده‌ ها و اطلاعات میان برنامه ‌ها و مؤسسات پزشکی مختلف با مشکلاتی رو به ‌رو گردد.
• مسائل مربوط به مسئولیت در صورت بروز خطاها: زمانی که یک الگوریتم هوش مصنوعی به نتیجه ‌گیری‌ های نادرست یا نتایج غیر منتظره می ‌رسد، گاهی مشخص نیست که مسئولیت آن بر عهده چه کسی است. این چالش نیازمند ایجاد یک چارچوب قانونی و اخلاقی شفاف برای تعیین مسئولیت‌ ها در زمینه استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی می ‌باشد.

مطلب پیشنهادی: آمار تاثیر هوش مصنوعی بر مشاغل مختلف

یافته‌ های فعلی و چشم ‌اندازهای آینده

هوش مصنوعی در سال ‌های اخیر پیشرفت چشمگیری داشته و از زمان معرفی ChatGPT به بخش مهمی از زندگی روزمره تبدیل شده است. با این حال، هنوز پتانسیل زیادی برای بهینه ‌سازی و ارتقا وجود دارد. راه‌ حل ‌های مدرن امید بخش هستند و نشان می ‌دهند که در آینده سیستم ‌های بسیار قدرتمندتری توسعه خواهند یافت.

در سال ۲۰۲۳، مجله علمی Nature مطالعه ‌ای منتشر کرد که یک روش یادگیری جدید برای هوش مصنوعی به نام «یادگیری متا برای ترکیب ‌پذیری» (Meta-Learning for Compositionality  یا  MLC) را معرفی کرد. در این روش، شبکه ‌های عصبی به ‌طور خاص برای تعمیم ترکیبی آموزش داده می ‌شوند؛ به عبارت دیگر، این شبکه ‌ها قادر خواهند بود مفاهیم را به‌ صورت انتزاعی و ترکیبی شبیه ‌سازی و تعمیم دهند.

به عنوان مثال، اگر یک کودک دستورات «به جلو بدو» و «به عقب بپر» را درک کند، او همچنین قادر است دستور «به جلو بپر» و «به عقب بدو» را نیز درک کند. این نوع توانایی برای ماشین ‌ها تا پیش از این دشوار بوده است. اما با استفاده از روش جدید یادگیری متا برای ترکیب‌ پذیری، محققان موفق شده‌ اند به نتایجی دست یابند که بسیار فراتر از مدل ‌های قبلی است. پیش از این، ماشین ‌ها معمولاً این مهارت ‌ها را به‌ صورت سطحی و غیر مستقیم فرا می ‌گرفتند، اما این روش جدید به آن‌ ها امکان می‌ دهد تا مفاهیم را به ‌طور ترکیبی و انتزاعی درک کنند.

در زمینه فناوری پزشکی، محاسبات کوانتومی به‌ ویژه نوید بخش است. این فناوری قادر است بسته ‌های داده را به ‌طور فشرده‌ تری ذخیره کرده و محاسبات را با کارایی بسیار بالاتری انجام دهد. این ویژگی به ‌ویژه در تشخیص بیماری ‌ها اهمیت دارد، زیرا فرآیند تشخیص معمولاً مستلزم پردازش حجم زیادی از داده‌ هاست. به کمک محاسبات کوانتومی، می‌ توان سرعت و دقت تحلیل داده‌ های پزشکی را به ‌طور چشمگیری افزایش داد، که در نهایت منجر به تشخیص سریع ‌تر و دقیق‌ تر بیماری ‌ها خواهد شد.

قوانین اتحادیه اروپا و شکل ‌دهی به هوش مصنوعی در حوزه سلامت

قانون هوش مصنوعی (AI Act)

در 1 آگوست 2024، قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا (AI Act) به‌ طور رسمی اجرایی شد. این قانون به ‌دنبال تشویق به توسعه و استقرار مسئولانه هوش مصنوعی در اتحادیه اروپا است.

سیستم ‌های هوش مصنوعی با ریسک بالا، مانند نرم ‌افزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی که برای مقاصد پزشکی طراحی شده ‌اند، باید از چندین الزامات پیروی کنند که شامل سیستم ‌های کاهش ریسک، مجموعه‌ های داده با کیفیت بالا، اطلاعات شفاف برای کاربران و نظارت انسانی می ‌شود.

علاوه بر این، کمیسیون اروپا انتظار دارد تا آوریل ۲۰۲۵، کد رفتاری مربوط به ارائه‌ دهندگان مدل ‌های هوش مصنوعی عمومی (GPAI) را نهایی کند. این کد که در چارچوب قانون هوش مصنوعی تدوین می‌ شود، به موضوعات حیاتی مانند شفافیت، قوانین مرتبط با حقوق مالکیت معنوی و مدیریت ریسک می ‌پردازد. مفاد مربوط به GPAI، ۱۲ ماه پس از اجرای قانون هوش مصنوعی به مرحله اجرا در می‌ آید.

مطلب پیشنهادی: چرا طراحی سایت پزشکی مهم است؟

دفتر هوش مصنوعی اروپا به ‌عنوان مرکز تخصصی هوش مصنوعی در سراسر اتحادیه اروپا تأسیس شده است. این دفتر نقش کلیدی در اجرای قانون هوش مصنوعی، به‌ ویژه در حوزه هوش مصنوعی عمومی (GPAI)، ایفا می‌ کند و به توسعه و بهره ‌برداری از هوش مصنوعی قابل اعتماد و همچنین تقویت همکاری ‌های بین‌ المللی کمک می ‌کند. علاوه بر این، دفتر هوش مصنوعی مسئول نظارت بر اجرای قوانین مربوط به GPAI در چارچوب قانون هوش مصنوعی خواهد بود.

قانون هوش مصنوعی هدف دارد تا الزامات و تعهدات مشخصی برای توسعه ‌دهندگان و پیاده‌ سازان هوش مصنوعی در حوزه‌ های خاص این فناوری تعیین کند، در حالی که هم ‌زمان تلاش می ‌کند بارهای اداری و مالی، به ‌ویژه برای کسب ‌و کارهای کوچک و متوسط (SMEs)، را به حداقل برساند.

قانون هوش مصنوعی بخشی از مجموعه ‌ای گسترده ‌تر از سیاست‌ ها است که به حمایت از توسعه هوش مصنوعی قابل اعتماد می ‌پردازد، از جمله بسته نوآوری و طرح هماهنگ ‌شده هوش مصنوعی. این اقدامات به ‌طور هم ‌زمان امنیت و حقوق اساسی افراد و کسب ‌و کارها را در زمینه هوش مصنوعی تضمین کرده و به تقویت پذیرش، سرمایه‌ گذاری و نوآوری در این حوزه در سراسر اتحادیه اروپا کمک می ‌کنند.

قانون هوش مصنوعی از اول آگوست ۲۰۲۴ اجرایی شده و دو سال بعد به طور کامل قابل اجرا خواهد بود، با برخی استثنائات: ممنوعیت ‌ها پس از شش ماه اعمال می ‌شوند، قوانین حاکمیت و تعهدات مربوط به مدل ‌های هوش مصنوعی عمومی پس از ۱۲ ماه قابل اجرا خواهند بود، و مقررات مرتبط با سیستم ‌های هوش مصنوعی تعبیه‌ شده در محصولات تحت نظارت، پس از ۳۶ ماه به اجرا در می ‌آیند.

برای تسهیل گذار به چارچوب نظارتی جدید، کمیسیون اروپا پیمان هوش مصنوعی را راه ‌اندازی کرده است. این ابتکار داوطلبانه با هدف حمایت از اجرای آینده قانون هوش مصنوعی، توسعه ‌دهندگان این فناوری در اروپا و فراتر از آن را تشویق می ‌کند تا پیش از موعد به تعهدات کلیدی این قانون پایبند باشند.

مقررات فضای داده ‌های سلامت اتحادیه اروپا  (EHDS)

توسعه و پیاده‌ سازی هوش مصنوعی در پزشکی نیازمند دسترسی به داده ‌های سلامت متنوع و با کیفیت بالا است، تا دقت، پایداری و انصاف در جمعیت ‌های مختلف تضمین شود. فضای داده ‌های سلامت اتحادیه اروپا (EHDS) نقش حیاتی در تسهیل این امر ایفا می‌ کند، به ‌طوری ‌که استفاده ثانویه از داده‌ های سلامت الکترونیکی را برای تحقیق و نوآوری ممکن می‌ سازد.

با فراهم ‌کردن امکان آموزش، آزمون و ارزیابی الگوریتم ‌ها — از جمله الگوریتم ‌هایی که در دستگاه ‌های پزشکی، ابزارهای تشخیص آزمایشگاهی، سیستم‌ های پشتیبانی تصمیم بالینی مبتنی بر هوش مصنوعی و اپلیکیشن ‌های سلامت دیجیتال استفاده می ‌شوند — فضای داده‌ های سلامت اتحادیه اروپا (EHDS) به توسعه راه‌حل‌ های پیشرفته هوش مصنوعی کمک می‌ کند، ضمن این که رعایت استانداردهای حفاظت از داده ‌ها و اصول اخلاقی را تضمین می‌ نماید. این دسترسی ساختار یافته به داده ‌های سلامت، علاوه بر تحریک نوآوری، ایمنی بیماران و عدالت در مراقبت‌ های بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی را نیز بهبود می ‌بخشد.

• فضای داده‌ های سلامت اتحادیه اروپا (EHDS) یکی از ارکان اصلی اتحادیه بهداشت اروپا محسوب می ‌شود و نخستین فضای داده مشترک در یک حوزه تخصصی اتحادیه اروپا است که بر اساس استراتژی اروپایی داده ‌ها شکل گرفته است. این فضا به ‌طور رسمی در سال ۲۰۲۵ به اجرا درآمد. ویژگی ‌های EHDS عبارتند از:
• به افراد امکان می ‌دهد کنترل داده ‌های سلامت خود را در دست داشته باشند و تبادل داده‌ ها برای ارائه خدمات بهداشتی در سراسر اتحادیه اروپا را تسهیل می ‌کند (استفاده اولیه از داده‌ ها).
• یک بازار واحد واقعی برای سیستم‌ های سوابق سلامت الکترونیکی ایجاد می‌ کند.
• یک سیستم یکپارچه، قابل اعتماد و کارآمد برای استفاده مجدد از داده‌ های سلامت در زمینه ‌های تحقیقاتی، نوآوری، سیاست ‌گذاری و فعالیت ‌های نظارتی فراهم می ‌آورد (استفاده ثانویه از داده ‌ها).

با این رویکرد، فضای داده ‌های سلامت اتحادیه اروپا (EHDS) به اتحادیه اروپا امکان می‌ دهد تا از پتانسیل تبادل امن و مطمئن داده ‌ها و همچنین استفاده و بهره‌ برداری مجدد از داده ‌های سلامت برای منافع بیماران، محققان، نوآوران و نهادهای نظارتی به ‌طور کامل استفاده کند.

اعتماد یکی از عوامل اساسی برای موفقیت فضای داده ‌های سلامت اتحادیه اروپا است. EHDS محیطی قابل اعتماد برای دسترسی امن و پردازش مجموعه‌ ای گسترده از داده ‌های سلامت فراهم می ‌آورد. این سیستم بر مبنای موارد زیر ساخته می ‌شود:

• مقررات عمومی حفاظت از داده ‌ها (GDPR)
• قانون حاکمیت داده ‌ها (Data Governance Act)
• قانون داده‌ ها (Data Act)
• دستورالعمل شبکه ‌ها و سیستم‌ های اطلاعاتی (Network and Information Systems Directive)

به ‌عنوان چارچوب ‌های افقی، این قوانین به ‌طور کلی در سراسر بخش سلامت قابل اجرا هستند. با این‌ حال، فضای داده ‌های سلامت اتحادیه اروپا (EHDS) مقررات اختصاصی ‌ای را برای این حوزه ارائه می‌ دهد که با توجه به ماهیت حساس داده‌ های سلامت، به ‌طور ویژه طراحی شده ‌اند.

دستورالعمل مسئولیت محصول

دستورالعمل جدید مسئولیت محصول (PLD) قوانین مسئولیت اتحادیه اروپا را برای تطبیق با فناوری‌ های نوین بروزرسانی و تنظیم می ‌کند؛ این دستورالعمل از یک ‌سو حمایت مؤثرتری از آسیب ‌دیدگان فراهم می ‌آورد و از سوی دیگر، شفافیت و اطمینان حقوقی بیشتری برای فعالان اقتصادی ایجاد می‌ نماید.  PLD تضمین می‌ کند که در صورت بروز آسیب ناشی از محصولات معیوب، آسیب‌ دیدگان بتوانند به ‌طور مؤثر از تولیدکنندگان درخواست جبران خسارت کنند.

این دستورالعمل بر اساس ۲ اصل اصلی بنا شده است:

• تولیدکننده موظف است خسارت ناشی از یک محصول معیوب خود را جبران کند.
• آسیب‌ دیدگان باید اثبات کنند که محصول معیوب بوده و آسیب ‌هایی که متحمل شده ‌اند ناشی از آن عیب است و این عیب دلیل اصلی بروز آسیب بوده است.

نرم ‌افزارها، از جمله سیستم ‌های عامل، فریم ‌ویر، برنامه‌ های کامپیوتری، اپلیکیشن ‌ها یا سیستم‌ های هوش مصنوعی، به ‌طور فزاینده ‌ای در بازار رایج شده و نقش مهم ‌تری در ایمنی محصولات ایفا می ‌کنند. بر اساس دستورالعمل جدید مسئولیت محصول (PLD)، نرم ‌افزار به‌ عنوان یک محصول تلقی می ‌شود و مشمول مسئولیت بدون خطا (no-fault liability) خواهد بود، بدون توجه به نحوه تأمین یا استفاده از آن.

یک توسعه ‌دهنده یا تولید کننده نرم ‌افزار، از جمله ارائه‌ دهندگان سیستم ‌های هوش مصنوعی مطابق با مقررات (EU) 2024/1689 پارلمان و شورای اروپا (قانون هوش مصنوعی)، باید به ‌عنوان تولید کننده در نظر گرفته شود. در ارزیابی معیوب بودن محصول، تمامی شرایط باید مد نظر قرار گیرد، از جمله تأثیر قابلیت محصول در ادامه یادگیری یا کسب ویژگی ‌های جدید پس از عرضه به بازار یا هنگام استفاده از آن در ارائه خدمات.

علاوه بر این، محصول زمانی معیوب تلقی می ‌شود که خواهان بتواند اثبات کند که محصول با الزامات ایمنی تعیین ‌شده در قوانین اتحادیه اروپا یا قوانین ملی ـ که با هدف محافظت در برابر خطرات آسیب به افراد وضع شده ‌اند ـ مطابقت نداشته است.

AICare@EU (استقرار هوش مصنوعی در مراقبت ‌های بهداشتی)

با وجود پیشرفت‌ های چشمگیر در تحقیق و توسعه دستگاه‌ های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)، حضور این فناوری‌ ها در بازار هنوز محدود است و ادغام آن‌ ها در عمل بالینی به ‌کندی صورت می‌ گیرد. قانون هوش مصنوعی (AI Act)، فضای داده‌ های سلامت اتحادیه اروپا (EHDS) و دستورالعمل مسئولیت محصول (PLD) با هدف تقویت تحقیق، توسعه و بکارگیری هوش مصنوعی در حوزه مراقبت ‌های بهداشتی طراحی شده ‌اند. با این حال، چالش ‌های متعددی همچنان پا برجاست که برای تضمین اجرای مؤثر و کارآمد این ابزارها و تسهیل پذیرش عادلانه و گسترده آن ‌ها در عمل بالینی باید برطرف شوند.

برای مقابله با این چالش‌ ها، مدیریت بهداشت و ایمنی غذا (DG Health and Food Safety) چندین ابتکار مرتبط را در چارچوب AICare@EU  پیش می ‌برد. این ابتکار بر اساس زیر ساخت‌ های فراهم‌ شده توسط چارچوب ‌های قانونی ذکر شده بنا شده و تمرکز خود را بر حل موانع اصلی استقرار هوش مصنوعی در مراقبت ‌های بهداشتی، به ‌ویژه در عمل بالینی قرار داده است.

AICare@EU شامل مجموعه ‌ای از تلاش ‌های هماهنگ است که شامل موارد زیر می ‌شود:

• مطالعه استقرار هوش مصنوعی در مراقبت ‌های بهداشتی: این ابتکار از سوی مدیریت بهداشت و ایمنی غذا (DG Health and Food Safety) با هدف بررسی چالش ‌ها و عوامل تسهیل ‌کننده استقرار هوش مصنوعی در عمل بالینی راه‌ اندازی شده است. چالش ‌های شناسایی ‌شده در این زمینه در چهار حوزه اصلی طبقه ‌بندی می‌ شوند: چالش‌ های فناوری و مرتبط با داده، موانع قانونی و نظارتی، موانع سازمانی و تجاری، و عوامل اجتماعی و فرهنگی.
• فراخوان پیشنهادات EU4Health (WP2024) برای پیشبرد پذیرش هوش مصنوعی در سلامت: این فراخوان، که تا ژانویه ۲۰۲۵ باز خواهد بود، با هدف تسریع استقرار ایمن و مؤثر سیستم ‌های هوش مصنوعی در محیط‌ های بالینی طراحی شده است و قصد دارد به ادغام گسترده ‌تر این فناوری در نظام مراقبت‌ های بهداشتی کمک کند.
• هوش مصنوعی و نهادهای دسترسی به داده‌ های سلامت – پروژه SHAIPED(با تأمین مالی از DEP): این پروژه که از مارس ۲۰۲۵ آغاز می ‌شود، به‌ عنوان یک پایلوت، توسعه، اعتبارسنجی و استقرار مدل ‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی را با بهره ‌گیری از زیر ساخت HealthData@EU در چارچوب فضای داده‌ های سلامت اتحادیه اروپا (EHDS) دنبال می‌ک ند.
• کاوش اولویت‌ های کلیدی هوش مصنوعی در راستای دستورالعمل ‌های سیاسی جدید کمیسیون برای سال ‌های 2024-2029:
• استراتژی اعمال هوش مصنوعی: این استراتژی به تقویت استفاده ‌های صنعتی جدید از هوش مصنوعی و بهبود ارائه خدمات عمومی مختلف، از جمله مراقبت ‌های بهداشتی، می ‌پردازد. در چارچوب ابتکار بیوتکنولوژی، توسعه قانون بیوتکنولوژی مدنظر قرار دارد که مسیرهایی را برای تسریع توسعه و بکارگیری راه‌ حل‌ های هوش مصنوعی و دیجیتال در حوزه بیوتکنولوژی بررسی می‌ کند. همچنین، این ابتکار بهره‌ برداری ایمن و مسئولانه از داده‌ های سلامت را در فضای داده‌ های سلامت اتحادیه اروپا (EHDS) تسهیل می ‌نماید.
• پیشگیری از بیماری ‌های قلبی و عروقی: تمرکز بر پیشگیری، تشخیص، درمان و بازتوانی بیماری ‌های قلبی و عروقی (CVDs) به‌ عنوان یک حوزه اولویت ‌دار در نظر گرفته شده است.
• همکاری ‌های بین ‌المللی در زمینه هوش مصنوعی در مراقبت‌ های بهداشتی:
• مدیریت بهداشت و ایمنی غذا (DG Health and Food Safety) با سازمان بهداشت جهانی (WHO) اروپا همکاری می ‌کند تا توسعه و پذیرش راه‌ حل ‌های هوش مصنوعی را برای بهبود نتایج سلامت در سراسر منطقه اروپای سازمان بهداشت جهانی پشتیبانی کند.
• DG Health and Food Safety به‌ طور نزدیک با سازمان همکاری و توسعه اقتصادی (OECD) همکاری می‌ کند تا مقیاس‌ پذیری هوش مصنوعی در مراقبت ‌های بهداشتی را پیش ببرد، با تمرکز بر اجرای عملی و هم ‌راستایی سیاست ‌ها.
• کمیسیون اروپا (DG Health and Food Safety) با شرکای G7 و G20 در زمینه ‌های مختلف کار بر روی هوش مصنوعی در مراقبت ‌های بهداشتی همکاری می ‌کند.

نتیجه ‌گیری: هوش مصنوعی در حال ایجاد یک انقلاب در پزشکی است

همانند بسیاری از صنایع دیگر، هوش مصنوعی وعده ایجاد تغییرات گسترده‌ ای را در پزشکی نیز می‌ دهد. این موضوع به ‌ویژه در تعداد فزاینده‌ ای از کاربردهای نوین که اکنون به این فناوری متکی هستند، کاملاً مشهود است. با پیشرفت روز افزون سلامت دیجیتال و گسترش ابزارهای دیجیتال در حوزه‌ های مختلف، فرصت ‌های جدیدی برای یکپارچه  ‌سازی هوش مصنوعی در مراقبت‌ های بهداشتی و درمانی به وجود آمده است. این تحولات می ‌توانند به‌ طور چشمگیری کیفیت مراقبت ‌های پزشکی را ارتقا دهند و به بهینه ‌سازی فرآیندهای تشخیص، درمان و پیشگیری از بیماری ‌ها کمک کنند.

ترکیب متوازن پیشرفت ‌های فناوری، اصول اخلاقی و استانداردهای قانونی برای دستیابی به رویکردی مسئولانه ضروری است، تا از استفاده صحیح و مناسب هوش مصنوعی در پزشکی اطمینان حاصل شود. هوش مصنوعی نه تنها موجب افزایش کارایی در فرآیندهای تشخیص و درمان می‌ شود، بلکه با فراهم کردن ابزارهای نوین و دقیق ‌تر، چشم‌ اندازی تحولی در نحوه مراقبت از بیماران ایجاد می‌ کند.