بهترین هوش مصنوعی برای سوالات پزشکی

بهترین هوش مصنوعی برای سوالات پزشکی ابزار قدرتمندی است که به بیماران و متخصصان سلامت این امکان را می دهد تا به صورت سریع، دقیق و بدون نیاز به مراجعه حضوری به پاسخ های علمی و به روز دسترسی پیدا کنند. با پیشرفت فناوری و ترکیب هوش مصنوعی با داده های پزشکی گسترده، این سیستم ها می توانند به تحلیل علائم، ارائه راهکارهای درمانی اولیه و حتی تشخیص های اولیه کمک کنند. استفاده از بهترین هوش مصنوعی برای سوالات پزشکی نه تنها باعث صرفه جویی در زمان و هزینه می شود، بلکه نقش مهمی در ارتقاء آگاهی عمومی و پیشگیری از بیماری ها ایفا می کند. این فناوری در حال تبدیل شدن به یکی از مهم ترین ابزارهای دنیای پزشکی مدرن است.

ابزارهای هوش مصنوعی در حال دگرگون‌ سازی صنعت سلامت هستند؛ این فناوری ‌ها با بهره ‌گیری از تحلیل‌ های پیش ‌بینی ‌کننده و تشخیص ‌های شخصی ‌سازی‌ شده، به‌ طور قابل‌ توجهی بهره ‌وری را افزایش داده و کیفیت خدمات درمانی را بهبود می‌ بخشند. در ادامه، برخی از مهم ‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی که در بازار سلامت موجود هستند، معرفی می ‌شوند.

مقدمه ای بر هوش مصنوعی برای پاسخگویی به سوالات پزشکی

صنعت مراقبت ‌های سلامت سابقه ‌ای طولانی در نوآوری دارد که با استفاده از فناوری ‌های نوین شکل گرفته است؛ از معرفی اسکن ‌های توموگرافی کامپیوتری (CT) در دهه ۱۹۷۰، توسعه پلتفرم ‌های دیجیتال سلامت در دهه ۱۹۸۰، تا استفاده گسترده از دستگاه ‌های اینترنت اشیای پزشکی در دهه اخیر.

امروزه ابزارهای هوش مصنوعی به یکی از جدیدترین و مهم‌ ترین دسته ‌های محصولات در صنعت سلامت تبدیل شده‌ اند که کسب ‌و کارها می‌ توانند با استفاده از آن ‌ها بهره ‌وری را افزایش داده و کیفیت خدمات درمانی را بهبود بخشند. سازمان ‌های فعال در حوزه سلامت به‌ طور روز افزون از انواع مختلف ابزارهای هوش مصنوعی بهره می ‌برند؛ این ابزارها شامل نرم ‌افزارهای تخصصی ویژه صنعت سلامت و همچنین پلتفرم‌ ها و خدمات عمومی هوش مصنوعی می ‌شوند، که در زمینه‌ هایی مانند تحلیل داده ‌های بیماران، تعامل با بیماران و کشف دارو کاربرد دارند.

برای بررسی تأثیر فناوری هوش مصنوعی بر صنعت سلامت، ما برخی از ابزارهای کلیدی هوش مصنوعی را که در سال ۲۰۲۵ محرک نوآوری در این حوزه خواهند بود، انتخاب کرده ‌ایم. همچنین به فرصت ‌ها و چالش‌ های مرتبط با استفاده از یادگیری ماشین و نرم ‌افزارهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت می‌ پردازیم؛ از جمله ریسک‌ های مرتبط با رعایت مقررات هنگام به ‌کارگیری هوش مصنوعی تولیدی (GenAI) و نقش منحصر به‌ فرد این فناوری در حمایت از کاربردهایی مانند کشف دارو.

مطلب پیشنهادی: طراحی سایت آزمایشگاهی

هوش مصنوعی پدیده ‌ای جدید در حوزه سلامت نیست. سال‌ هاست که این صنعت از نرم ‌افزارهای هوش مصنوعی استفاده می ‌کند؛ از تحلیل‌ های پیش ‌بینی‌ کننده برای پیش‌ بینی تأثیر برنامه ‌های درمانی بر نتایج بیماران گرفته تا تحلیل ‌های توصیفی برای خلاصه ‌سازی مجموعه ‌ای از سوابق پزشکی و سایر کاربردها.

با این حال، عرضه محصولات هوش مصنوعی تولیدی (GenAI) که آماده استفاده در محیط ‌های عملیاتی هستند، مسیر را برای ظهور انواع جدیدی از ابزارهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت هموار کرده است. در حالی که کاربردهای سنتی‌ تر هوش مصنوعی همچنان اهمیت خود را حفظ کرده ‌اند، GenAI  امکان پیاده‌ سازی کاربردهای نوآورانه ‌ای را فراهم می‌ کند؛ از جمله طراحی و بهینه ‌سازی مولکول ‌ها در فرآیند کشف دارو.

مطلب پیشنهادی: دیجیتال مارکتینگ پزشکی

همچنین باید توجه داشت که برخی از ابزارهای هوش مصنوعی مورد استفاده در شرکت‌های حوزه سلامت، به ‌طور خاص برای این صنعت طراحی شده‌ اند، در حالی که برخی دیگر ابزارهای عمومی هستند — مانند خدمات GenAI که برای استفاده گسترده کاربران طراحی شده ‌اند. استفاده از این ابزارهای عمومی ممکن است ریسک ‌های بیشتری به همراه داشته باشد، زیرا اغلب فاقد کنترل ‌های داخلی لازم برای مقابله با چالش ‌هایی مانند حفظ امنیت داده‌ های حساس سلامت هستند. با این حال، با اتخاذ رویکردهای مناسب می‌ توان این ریسک ‌ها را به ‌خوبی مدیریت کرد. علاوه بر این، ابزارهای عمومی معمولاً هزینه کمتر و دسترسی آسان ‌تری نسبت به ابزارهای تخصصی حوزه سلامت دارند.

مطلب پیشنهادی: هوش مصنوعی در مهندسی پزشکی

بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای سوالات پزشکی در سال 2025

اکنون بیاییم نگاهی بیندازیم به برترین ابزارهای هوش مصنوعی که تا سال ۲۰۲۵ توسط بیمارستان ‌ها، شرکت ‌های مدیریت حوزه سلامت، شرکت ‌های داروسازی، بیمه ‌گران و سایر ذی‌ نفعان صنعت سلامت به‌ کار گرفته می‌ شوند.

مطلب پیشنهادی: ابزارهای طراحی سایت پزشکی ضروری

ابزارهای هوش مصنوعی معرفی ‌شده در ادامه، به ترتیب حروف الفبا فهرست شده ‌اند و عمدتاً بر اساس پژوهش‌ هایی درباره کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت تهیه شده ‌اند؛ از جمله گزارش گارتنر درباره نقش هوش مصنوعی در سلامت و علوم زیستی، دیدگاه‌ های IDC در زمینه هوش مصنوعی و خودکار سازی در حوزه سلامت، و تحلیل ‌های انجام‌ شده پیرامون هوش مصنوعی تولیدی (GenAI) در این صنعت.

مطلب پیشنهادی: طراحی سایت پزشکی

۱- آدا (Ada)

آدا، محصول شرکت  Ada Health، یک چت ‌بات هوش مصنوعی است که خدمات تشخیص سلامت به صورت سلف ‌سرویس به بیماران ارائه می ‌دهد. این ابزار با طرح سوالاتی درباره وضعیت سلامتی کاربران، ارزیابی ‌های شخصی‌ سازی ‌شده ‌ای از شرایط آن‌ ها ارائه می‌ کند و در صورت نیاز، کاربران را به خدمات درمانی مرتبط هدایت می ‌نماید. اگرچه تمرکز اصلی آدا بر ارائه بینش‌ های سلامت به افراد است، پزشکان و بیمارستان ‌ها نیز می ‌توانند از این ابزار برای کمک به بیماران در درک گزینه ‌های درمانی و دریافت مراقبت ‌های مناسب بهره ببرند.

مطلب پیشنهادی: کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور

۲- ایدیسون (Aiddison)

ایدیسون، ابزار کشف داروی مبتنی بر هوش مصنوعی از شرکت Merck، تمرکز اصلی خود را بر شناسایی مولکول ‌هایی قرار داده است که می‌ توانند پایه تولید دارو باشند. این ابزار از ترکیبی از روش ‌های مبتنی بر لیگاند — که ویژگی ‌های درمانی مولکول‌ های شناخته ‌شده را ارزیابی می‌ کند — و راهبردهای مبتنی بر ساختار — که سعی در طراحی مولکول ‌های جدید بر اساس اهداف زیستی دارند — بهره می ‌برد. ایدیسون و ابزارهای مشابه، در صورت موفقیت، توانایی دارند زمان و هزینه ‌های فرآیند کشف دارو را به طور قابل توجهی کاهش دهند.

مطلب پیشنهادی: برترین ویژگی های وب سایت پزشکی

۳- بیومورف (BioMorph)

بیومورف یکی دیگر از ابزارهای هوش مصنوعی است که نقش قابل‌ توجهی در فرآیند کشف دارو ایفا می ‌کند. این ابزار عمدتاً به عنوان یک راهکار تحلیل پیش ‌بینی‌ کننده عمل می ‌نماید. با تحلیل مجموعه‌ داده ‌هایی که نحوه تأثیر ترکیبات شیمیایی مختلف بر سلول‌ ها را نشان می ‌دهند، بیومورف قادر است پیش ‌بینی کند کدام ترکیبات بیشترین احتمال را برای ایجاد اثرات مطلوب بر سلامت سلول ‌ها دارند. این رویکرد، در مقایسه با روش‌ های سنتی بررسی داده‌ های ترکیبات، بسیار سریع‌ تر و کارآمد تر است و می‌ تواند فرآیند طراحی دارو را تسریع بخشد.

مطلب پیشنهادی: چگونه یک سایت پزشکی طراحی کنیم؟

۴- چت ‌جی ‌پی ‌تی (ChatGPT)

چت ‌جی‌ پی ‌تی، چت ‌بات هوش مصنوعی تولیدی (GenAI) توسعه‌ یافته توسط شرکت OpenAI، یک سرویس عمومی هوش مصنوعی است که به ‌ویژه به دلیل توانایی در تولید متن و تصویر در پاسخ به دستورات کاربران شناخته می ‌شود. اگر چه این ابزار به‌ طور اختصاصی برای پاسخ ‌گویی به نیازهای حوزه سلامت طراحی نشده است، اما پزشکان، بیمارستان ‌ها و سایر ارائه‌ دهندگان خدمات درمانی به ‌طور گسترده، به ‌ویژه در محیط‌ های بالینی، از آن بهره می ‌برند. کاربردهایی مانند خلاصه ‌سازی یادداشت ‌های بالینی، مستند سازی و تولید محتوای آموزشی، از جمله موارد استفاده این ابزار در نظام سلامت هستند.

مطالعات دانشگاهی انجام ‌شده توسط پژوهشگران دانشگاه سیچوان در چین و مرکز پزشکی دانشگاه واندربیلت در ایالت تنسی ایالات متحده نشان می ‌دهد: «چت ‌جی ‌پی ‌تی توجه روز افزونی را به خود جلب کرده و در عمل بالینی دارای کاربردهای متنوعی است.» برخی از ارائه‌ دهندگان خدمات سلامت از این ابزار برای انجام وظایفی مانند خلاصه ‌سازی یادداشت‌ های بالینی، تهیه مستندات پزشکی و تولید محتوای آموزشی استفاده می ‌کنند. همچنین برخی دیگر به ‌صورت غیر مستقیم از سرویس ‌هایی مانند Doximity GPT بهره می ‌برند؛ دستیار نوشتاری مبتنی بر هوش مصنوعی که بر پایه همان مدل ‌های اصلی چت ‌جی‌ پی ‌تی طراحی شده، اما با افزودن کنترل‌ های امنیتی و قانونی لازم، از جمله الزامات مربوط به قانون حفاظت از اطلاعات سلامت  (HIPAA)، برای استفاده در حوزه سلامت بهینه ‌سازی شده است.

مطلب پیشنهادی: استراتژی های دیجیتال مارکتینگ برای پزشکان 2024

۵- کلود (Claude)

کلود، مانند چت ‌جی ‌پی ‌تی، یک سرویس عمومی هوش مصنوعی است که برای کمک به کاربران در انجام طیف گسترده ‌ای از وظایف طراحی شده است. تفاوت اصلی میان این دو ابزار بیشتر جنبه ذهنی دارد؛ طرفداران کلود معمولاً آن را دارای بیان روان ‌تر و همدلی بیشتر می ‌دانند — ویژگی ‌هایی که باعث شده برخی از متخصصان حوزه سلامت از آن برای خلاصه سازی تعاملات با بیماران و تولید محتوای متناسب با فضای درمانی استفاده کنند. همچنین، کلود مشابه چت‌ جی ‌پی ‌تی این امکان را فراهم می ‌سازد که پزشکان و متخصصان از آن به ‌صورت مستقیم (در حالت خام) یا از طریق ابزارهای واسط مانند Hathr AI استفاده کنند. Hathr AI بر پایه کلود ساخته شده و با افزودن قابلیت ‌هایی مانند حفظ حریم خصوصی داده ‌ها و رعایت الزامات قانونی، برای کاربردهای خاص حوزه سلامت بهینه‌ سازی شده است.

مطلب پیشنهادی: دیجیتال مارکتینگ

۶- دکس کوپایلوت (Dax Copilot)

ابزار Dragon Ambient eXperience Copilot  یا به اختصار Dax Copilot، محصول شرکت  Nuance، یک ابزار هوش مصنوعی تولیدی (GenAI) است که با هدف افزایش بهره ‌وری پزشکان و کادر درمان توسعه یافته است. این ابزار با ضبط و تحلیل مکالمات صوتی بین پزشک و بیمار، قادر است به‌ صورت خودکار مستندات مربوط به ویزیت ‌های بالینی را تولید کند و فرایند ثبت اطلاعات درمانی را ساده‌ تر و سریع‌ تر سازد.

Dax Copilot با سیستم Epic، یکی از پرکاربرد ترین پلتفرم‌ های پرونده الکترونیکی سلامت، به ‌صورت کامل یکپارچه شده است، و به پزشکان این امکان را می ‌دهد که مستندات بالینی را تنها در یک مرحله تولید و ثبت کنند. این ابزار مبتنی برMicrosoft Azure OpenAI Service توسعه یافته و با قابلیت ‌های پیشرفته ‌ای برای حفظ حریم خصوصی داده ‌ها و بهینه ‌سازی عملکرد مدل در زمینه ‌های خاص پزشکی همراه است، تا نیازهای خاص صنعت سلامت را به‌ طور دقیق پوشش دهد.

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

۷- دکسی ‌می ‌تی جی پی تی (Doximity GPT)

دکسی ‌میتی GPT در واقع یک رابط کاربری است که از همان مدل‌ های هوش مصنوعی پشتیبان چت ‌جی ‌پی ‌تی بهره می ‌برد، اما با افزودن لایه ‌هایی از حفاظت و کنترل ‌های ویژه برای رعایت الزامات قانونی از جمله قوانین HIPAA (قانون مسئولیت‌ پذیری و قابلیت انتقال بیمه سلامت) طراحی شده است. کاربرد اصلی این ابزار در تولید مستندات بالینی و برقراری ارتباط مؤثر با بیماران است. دکسی‌ میتی GPT به‌ ویژه برای ارائه‌ دهندگانی که به دنبال سادگی و کارایی چت‌ جی ‌پی ‌تی هستند، اما در عین حال نیازمند رعایت کامل اصول حریم خصوصی و امنیت داده ‌های پزشکی ‌اند، به گزینه‌ ای محبوب و مطمئن تبدیل شده است.

مطلب پیشنهادی: چگونه از هوش مصنوعی استفاده کنیم؟

۸- مراتیو (Merative)

مِراتیو که پیش ‌تر با نام IBM Watson Health  شناخته می‌ شد، یک پلتفرم تحلیلی پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی است که به ‌طور خاص برای صنعت سلامت توسعه یافته است. این پلتفرم بر تحلیل مقادیر گسترده ‌ای از داده ‌های بالینی و اطلاعات بیماران تمرکز دارد و در زمینه ‌هایی همچون تشخیص بیماری ‌ها، برنامه‌ ریزی درمان و پایش وضعیت بیماران، به پزشکان و مراکز درمانی کمک می ‌کند. مراتیو نمونه‌ ای بارز از پلتفرم ‌هایی است که از الگوهای سنتی ‌تر هوش مصنوعی بهره می ‌برند، به ‌ویژه روش‌ هایی که بر تحلیل‌ های توصیفی و پیش ‌بینی‌ کننده متمرکز هستند. اهمیت این ابزار نشان می ‌دهد که حتی در عصر رشد سریع هوش مصنوعی تولیدی (GenAI)، ابزارهای کلاسیک و مبتنی بر تحلیل آماری همچنان نقش کلیدی و غیر قابل جایگزینی در حوزه سلامت ایفا می‌ کنند.

مطلب پیشنهادی: کاربرد هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ

۹- موکسی (Moxi)

موکسی، محصول شرکت Diligent Robotics، یک ربات فیزیکی با قدی حدود ۴ فوت (تقریباً ۱٫۲ متر) است که به‌ طور ویژه برای فعالیت در محیط ‌های درمانی طراحی شده است. این ربات به کادر پرستاری در بیمارستان ‌ها و کلینیک‌ ها کمک می ‌کند و وظایفی نظیر تحویل تجهیزات پزشکی به بیماران، جا به ‌جایی ملزومات و جمع ‌آوری نمونه‌ های آزمایشگاهی را به ‌صورت خودکار انجام می‌ دهد. موکسی با بهره ‌گیری از حسگرهای پیشرفته و فناوری هوش مصنوعی قادر است به‌ صورت هوشمند و مستقل در فضاهای بالینی حرکت کند و بدون نیاز به دخالت مستقیم انسان، مسیرهای پیچیده را شناسایی و طی کند. اگر چه حضور ربات‌ ها در راهروهای بیمارستان ممکن است هنوز تصویری آینده ‌نگرانه به نظر برسد، اما شرکت Diligent Robotics اعلام کرده است که بیش از ۲۴ سامانه سلامت در ایالات متحده هم‌ اکنون از موکسی به ‌طور فعال استفاده می ‌کنند. این موضوع نشان می‌ دهد که ربات‌ های خودکار در حال تبدیل شدن به بخشی واقعی از جریان کار مراکز درمانی هستند.

مطلب پیشنهادی: توسعه وب در حوزه سلامت و پزشکی

۱۰- استوری لاین (Storyline AI)

استوری ‌لاین  AI، ترکیبی از یک ابزار سلامت از راه دور (تله‌ هلث) و یک پلتفرم تحلیل داده مبتنی بر هوش مصنوعی است که با هدف ارتقای کیفیت مراقبت و افزایش تعامل بین بیماران و ارائه ‌دهندگان خدمات سلامت طراحی شده است. این اپلیکیشن با جمع‌ آوری و تحلیل خودکار داده ‌های سلامت بیماران، به شناسایی زود هنگام خطرات احتمالی کمک می‌ کند و درمان ‌های پیشنهادی را بر اساس وضعیت فردی هر بیمار ارائه می ‌دهد. استوری ‌لاین AI همچنین امکاناتی مانند ارتباط از طریق ویدئو زنده، چت متنی، ایمیل و پیامک را فراهم می ‌سازد تا پزشکان و مراقبان سلامت بتوانند به شکلی مستمر، مؤثر و شخصی‌ سازی ‌شده با بیماران در تماس باشند. این ترکیب از تحلیل پیشرفته و ارتباط چند رسانه ‌ای، آن را به ابزاری ارزشمند در مدیریت مراقبت ‌های مدرن تبدیل کرده است.

مطلب پیشنهادی: تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین