برنامه های هوش مصنوعی در بهبود مراقبت های پزشکی
در دهه های اخیر، توسعه هوش مصنوعی به طور چشمگیری در حوزه بهبود مراقبت های پزشکی تاثیر گذاشته است. برخی از برنامه های هوش مصنوعی که برای بهبود مراقبت های پزشکی استفاده می‌شوند، قادرند تشخیص، تشخیص و درمان بیماری ها را بهبود بخشند.
یکی از بازاریابی های مهم هوش مصنوعی در بهبود مراقبت های پزشکی، استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین است. این الگوریتم ها قادرند براساس داده های بیمار و شیوع بیماری ها، پیشبینی کنند که فرد ممکن است به یک بیماری خاص مبتلا شود یا خیر. این برنامه ها همچنین قادرند اطلاعاتی را در مورد عوامل خطر بیماری ها و روش های مناسب پیشگیری را ارائه دهند.
برنامه های هوش مصنوعی همچنین قادرند برای شناسایی بیماری ها از اطلاعات تصویری مانند اشعه ایکس و اسکن MRI استفاده کنند. این برنامه ها می توانند مناطق غیرطبیعی، تغییرات ساختاری و توده های آنومالی را تشخیص دهند که ممکن است به نظر پزشکان جدید و غیرقابل تشخیص باشد.
هوش مصنوعی می تواند همچنین به صورت فعال در مدیریت بیماران درمان شده از طریق نظارت بر شاخص های بهداشتی مثل ضربان قلب، فشار خون و سطح آب داخل بدن بیمار فعالیت نماید. این برنامه ها می توانند به صورت خودکار تغییرات ناگهانی در مقدار های شاخص های بهداشتی را تشخیص داده و در صورت نیاز به پزشکان هشدار دهند.
هوش مصنوعی همچنین می تواند برای ارائه مشاوره های پزشکی خودکار با استفاده از داده های بالینی به کار گرفته شود. این برنامه ها با تحلیل سوابق بالینی بیماران و مقایسه آنها با پروتکل های درمانی تعیین شده توسط پزشکان، می توانند مشاوره های درمانی کامل و موثری ارائه دهند.
همچنین، هوش مصنوعی می تواند در بهبود عملکرد نظام های تصمیم گیری بالینی در مراقبت های پزشکی نقش داشته باشد. با تحلیل داده های بالینی و متغیرهای دموگرافیک پیچیده، این برنامه ها می توانند با دقت و سرعت بالا، تصمیم های درمانی را بر اساس جامعه شناسی و چارچوب های کلینیکی پیشنهاد دهند.
در خلاصه، استفاده از برنامه های هوش مصنوعی دربهبود مراقبت های پزشکی تا حد زیادی می تواند به کاهش زمان، هزینه و خطاهای دوران و در نتیجه بهبود کیفیت خدمات به مراجعین کمک کند.
منابع:
1. A. Esteva et al., \Dermatologist-Level Classification of Skin Cancer with Deep Neural Networks,\ in New England Journal of Medicine, vol. 376, no. 22, pp. 2196-2206, 2017.
2. N. O. Markovic-Martin et al., \Integrity of Structural Covariance Networks in Early Psychosis: An International Multicentre Study,\ in Schizophrenia Bulletin, vol. 45, no. 1, pp. 104-113, 2019.
3. V. Gulshan et al., \Development and Validation of a Deep Learning Algorithm for Detection of Diabetic Retinopathy in Retinal Fundus Photographs,\ in JAMA, vol. 316, no. 22, pp. 2402-2410, 2016.
4. T. M. Maher et al., \Machine Learning for ILD Diagnosis: Current Practice and Future Promise,\ in Current Pulmonology Reports, vol. 7, no. 4, pp. 93-101, 2018.
5. M. L. Domingos, \Artificial Intelligence in Medical Education,\ in Academic an Medicine Journal, vol. 71, no. 9, pp. 1209-1214, 2019.
لینک ارجاع به این صفحه: https://talkbot.ir/blog/article?id=805