کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل اطلاعات بیولوژیکی و پزشکی
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به عنوان یکی از فنون پیشرفته در علوم کامپیوتر، در تحلیل اطلاعات بیولوژیکی و پزشکی نقش مهمی ایفا می‌کند. از آنجایی که در بیولوژی و پزشکی حجم عظیمی از داده‌ها تولید می‌شود و نیاز به تحلیل و استخراج دانش مفید از این داده‌ها احساس می‌شود، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند به ارمغان آورده‌ای بزرگ در این حوزه باشد.
یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در تحلیل اطلاعات بیولوژیکی و پزشکی، تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها است. با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی، می‌توان بر روی داده‌های پزشکی انواعی از بیماری‌ها را تشخیص داد و همچنین با تحلیل داده‌های بزرگ، اطلاعاتی جهت پیش‌بینی بیماری هم در دسترس قرار داد.
هوش مصنوعی همچنین در تحلیل داده‌های شناختی نقش بسزایی دارد. برای مثال، در تحلیل مغز و ذهن انسان، می‌توان با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی، استنتاج‌های مهمی درباره عملکرد مغز و رفتار انسان بر اساس داده‌ها و اطلاعات موجود در اختیار داشت. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در تحلیل تصاویر پزشکی مانند افزایش کیفیت تصاویر و تشخیص خودکار طبقات و ساختارهای موجود در تصاویر نقش عمده‌ای داشته باشد.
یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در تحلیل اطلاعات بیولوژیکی و پزشکی، پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری است. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های بزرگ، می‌توان خطر ابتلا به بیماری‌های ژنتیکی یا غیرژنتیکی را پیش‌بینی کرد واقدام‌های احتیاطی و پیشگیرانه‌ای را برای جلوگیری از آن‌ها انجام داد.
هوش مصنوعی همچنین قادر است در تحلیل سیگنال‌های بیولوژیکی مانند سیگنال‌های الکتروانسفالوگرافی و سیگنال‌های قلبی، نقش موثری ایفا کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان الگوها و روندهای مختلف مرتبط با بیماری‌ها و علائم بیماری را استخراج و تحلیل کرد و همچنین در تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌های قلبی و عصبی بهبود قابل توجهی داشت.
در استفاده از هوش مصنوعی در تحلیل اطلاعات بیولوژیکی و پزشکی، دقت و سرعت از اهمیت بالایی برخوردارند. هوش مصنوعی می‌تواند به صورت خودکار و بسیار سریع عملکردها را انجام داده و نتایجی دقیق و قابل اعتماد را ارائه کند. همچنین، پیچیدگی‌های بالای داده‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در کشف ارتباطات و الگوهای پنهان در داده‌ها به ما کمک کنند.
با توجه به رشد رو به ادامه اطلاعات بیولوژیکی و پزشکی و نیاز مبرم به تحلیل و استخراج دانش از این داده‌ها، هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار کارآمد و قدرتمند با امکانات فراوان می‌تواند در این حوزه مورد استفاده قرار گیرد و نقش مهمی در پیشرفت آن داشته باشد.
منابع:
1. Doshi-Velez F, Kim B. Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv preprint arXiv:170200402. 2017 Feb 13.
2. Gligorijevic V, Przulj N. Methods for biological data integration: perspectives and challenges. J R Soc Interface. 2015 Sep 6;12(110):20150571.
3. Zeng X, et al. Applications of machine learning in drug discovery and development. Comput Struct Biotechnol J. 2017;15:16-26.