کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص و درمان بیماری‌های قلبی
بیماری‌های قلبی در حال حاضر عاملی مهم در مرگ و میر جوامع بشری هستند. بهبود روش‌های تشخیص و درمان این بیماری‌ها می‌تواند به طور معناداری افزایش عمر و کیفیت زندگی بیماران منتج شود. در این راستا، هوش مصنوعی به عنوان یک ابزار کمکی می‌تواند در تشخیص و درمان بیماری‌های قلبی نقش به‌سزایی ایفا نماید.
یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در تشخیص بیماری‌های قلبی، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری بر اساس ویژگی‌های الکتروکاردیوگرافی (ECG) است. این الگوریتم‌ها با تحلیل طیف‌های فرکانسی و الگوهای موجود در سیگنال ECG، قادر به تشخیص بیماری‌های مختلف قلبی هستند.
همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری قلبی نقش مهمی ایفا کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های بالقوه مرتبط با بیماری‌های قلبی مانند شاخص‌های متابولیک و تاریخچه بیماری، می‌توان پتانسیل ابتلا به این بیماری را پیش‌بینی کرد و اقدامات پیشگیرانه را در مراحل ابتدایی انجام داد.
علاوه بر تشخیص، هوش مصنوعی می‌تواند در درمان بیماری‌های قلبی نقش موثری داشته باشد. برای مثال، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در تنظیم آسانسورهای قلبی می‌تواند بهبود قابل توجهی در کنترل ضربان قلب برای بیماران با نارسایی قلبی ایجاد کند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی درمان‌های غیرمهاری مانند تکنیک‌های بیهوشی همواژن را نیز بهبود می‌بخشد. این تکنیک‌ها بر اساس الگوریتم‌های هوش مصنوعی، به‌طور خودکار و هوشمندانه به جریان عمل کمک کرده و از خطر عوارض جانبی کاهش قابل توجهی بهره‌مندی مراجعه‌کنندگان به بیمارستان را افزایش می‌دهند.
در نهایت، هوش مصنوعی می‌تواند در بهبود فرایند تصمیم‌گیری مراقبت از بیماران با بیماری قلبی نیز تاثیرگذار باشد. با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های هوش مصنوعی، می‌توان مراقبت‌های بهتر و حساس‌تری را در قبال بیماران حین بستری شدن و درمان آن‌ها انجام داد.
منبع:
1) LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
2) Attia, Z. I., Kapa, S., Lopez-Jimenez, F., McKie, P. M., Ladewig, D. J., Satam, G., ... & Friedman, P. A. (2019). Screening for cardiac contractile dysfunction using an artificial intelligence–enabled electrocardiogram. Nature medicine, 25(1), 70-74.
3) Goldberger, A. L., Amaral, L. A., Glass, L., Hausdorff, J. M., Ivanov, P. C., Mark, R. G., ... & Stanley, H. E. (2000). PhysioBank, PhysioToolkit, and PhysioNet: components of a new research resource for complex physiologic signals. Circulation, 101(23), e215-e220.
4) Johnson, K. W., Torres, Soto J., Glicksberg, B. S., Shameer, K., Miotto, R., Ali, M., ... & Dudley, J. T. (2019). Artificial intelligence in cardiology. Journal of the American College of Cardiology, 73(16), 2379-2395.