ابزارهای هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشینی (ML) می‌توانند به پزشکان کمک کنند تا تصمیمات درمانی بگیرند و مشکلات کوچک سلامتی را قبل از تبدیل شدن به شرایط مزمن دشوار، کشف کنند. اما هوش مصنوعی هنوز یک فناوری نسبتاً جوان است، به این معنی که همه پیچیدگی‌ها هنوز کاملاً حل نشده‌اند. بااین‌حال، هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی نویدبخش است و باگذشت زمان بهبود می‌یابد. آیا نمی‌دانید که چگونه استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند برای مطب شما مفید باشد؟
امروزه چگونه از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌شود
فناوری هوش مصنوعی سال‌هاست که وجود داشته است، اما با ظهور مدل‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای مانند ChatGPT، محبوبیت آن در بخش مراقبت‌های بهداشتی افزایش یافته است. بر اساس یک مطالعه در سال 2021 توسط بیمه سلامت 85٪ از مدیران مراقبت‌های بهداشتی یک استراتژی برای هوش مصنوعی دارند و حدود نیمی از افراد مورد بررسی در حال حاضر از هوش مصنوعی برای مقابله با چالش‌های صنعت استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند برخی از کارهایی را که پزشکان انسان می‌توانند انجام دهند، اما سریع‌تر، ارزان‌تر و با دقت چشمگیر انجام دهد. در اینجا آمده است که چگونه ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی از هوش مصنوعی برای بهبود نتایج بیماران، کشف درمان‌های جدید و بهبود کارایی شیوه‌های پزشکی خود استفاده می‌کنند.
تشخیص
تقریباً هر پزشک می‌پرسد: “چگونه می‌توانم تشخیص‌های بهتری برای بیمارانم بدهم؟” سالانه حدود 400000 بیمار بستری در بیمارستان به دلیل تشخیص‌های اشتباه یا تأخیری از آسیب‌های قابل‌پیشگیری رنج می‌برند. بیش از 100000 نفر از آن‌ها به دلیل عوارضی می‌میرند که اگر پزشک زودتر آن‌ها را تشخیص می‌داد می‌شد از آن‌ها پیشگیری کرد. اکثر پزشکان تمام تلاش خود را می‌کنند تا بیماران را به‌درستی تشخیص دهند، اما اشتباه کردن بسیار آسان است. حجم پرونده‌های سنگین به این معناست که پزشکان ساعت‌ها برای چت کردن با همه افراد برای دریافت سابقه پزشکی کامل خود فرصت ندارند. تشخیص برخی از شرایط پزشکی تا زمانی که خیلی دیر نشده است تقریباً غیرممکن است. به‌عنوان‌مثال، آسیب حاد کلیه (AKI) در مراحل اولیه بسیار دشوار است. پزشکان می‌توانند از هوش مصنوعی برای تصویربرداری پزشکی نیز استفاده کنند. ابزارهای هوش مصنوعی به آن‌ها کمک می‌کند تا اشعه ایکس، اولتراسوند، اسکن CAT و سایر داده‌های بیمار را درک کنند و به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به‌سرعت تصمیم بالینی دقیق‌تری بگیرند. برخی از ابزارهای هوش مصنوعی حتی ممکن است بتوانند بیماران را قبل از مراجعه به یک ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی تشخیص دهند. Buoy Health که توسط تیمی از دانشکده پزشکی هاروارد توسعه داده‌شده است، یک چت ربات دیجیتالی سلامت است که به علائم گوش می‌دهد و درباره آنچه ممکن است اشتباه باشد بازخورد می‌دهد. سپس این ابزار به بیماران می‌گوید که آیا می‌توانند در خانه خوددرمانی کنند یا باید برای مراقبت به پزشک مراجعه کنند. درحالی‌که هوش مصنوعی نمی‌تواند به‌طور کامل جایگزین پزشکان در پزشکی تشخیصی شود، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند مکمل آموزش پزشکان برای ارائه تشخیص‌های اولیه و مراقبت بهتر از بیمار باشند.
مدیریت و بازاریابی را تمرین کنید
در یک بخش مراقبت‌های بهداشتی شلوغ، پزشکان ممکن است روزانه با ده‌ها بیمار ملاقات کنند. سازماندهی و پیگیری پرونده الکترونیک سلامت هر بیمار می‌تواند برای ارائه‌دهندگان دردسر ایجاد کند. با هوش مصنوعی، پزشکان می‌توانند مصرف را کاهش دهند و به آن‌ها زمان بیشتری برای گذراندن با بیماران بدهند. اما پزشکان تنها کسانی نیستند که می‌توانند از استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی بهره‌مند شوند. پرستاران و سایر کارکنان می‌توانند از هوش مصنوعی برای به اشتراک گذاشتن لیست کارهای انجام شده، ارسال یادآوری به بیماران در مورد برنامه‌های درمانی و ماندن در بالای صورتحساب‌های پرداخت نشده استفاده کنند. بسیاری از تمرین‌ها با عدم نمایش مشکل‌دارند. اگر شخصی به قرار ملاقات خود نیاید، اگر نتواند به موقع دوباره رزرو کند، تمرین ضرر می‌کند. تمرین‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی عدم حضور احتمالی و ارسال یادآوری‌های قرار ملاقات به بیماران استفاده کنند. ابزارهای هوش مصنوعی اداری، مانند نمودارهای همه‌کاره، به پزشکان این امکان را می‌دهد که داده‌های هر بیمار را در یک مکان به‌راحتی در دسترس نگه دارند. این نرم‌افزار می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا گردش کار خود را برای هر بیمار سفارشی کنند و مراقبت شخصی‌تری را ارائه دهند. نرم‌افزار مستندات پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند بهره‌وری را به میزان قابل‌توجهی افزایش دهد و میزان زمان صرف شده برای کارهای اداری را برحسب ساعت در روز کاهش دهد. این نرم‌افزار سوابق بیمار را در زمان واقعی ارائه می‌دهد و به‌طور خودکار مکالمات بیمار را به یادداشت تبدیل می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان در بازاریابی و مدیریت شهرت آن کمک کند. اکثر مردم قبل از انتخاب پزشک، نظرات آنلاین را بررسی می‌کنند، به این معنی که اقدامات با بررسی‌های کم یا بد ممکن است مشتریان جدید را از دست بدهند.
برنامه‌ریزی درمان
تشخیص دقیق با برنامه‌ریزی مؤثر درمان همراه است. وقتی پزشکان می‌دانند چه مشکلی دارد، برای ایجاد یک برنامه درمانی برای بیماران مجهزتر می‌شوند. به لطف هوش مصنوعی، پزشکان می‌توانند از پزشکی دقیق برای توسعه درمان‌های شخصی بر اساس سبک زندگی، محیط و ژن‌های بیماران استفاده کنند. به‌عنوان‌مثال، متخصصان مراقبت‌های بهداشتی ممکن است از آزمایش توالی نسل بعدی (NGS) مبتنی بر هوش مصنوعی برای توالی یابی سریع ژنوم بیمار استفاده کنند. با این اطلاعات، پزشکان می‌توانند درمانی را تجویز کنند که شانس زنده ماندن بیمار را افزایش می‌دهد. پزشکان می‌توانند از NGS برای کمک به بیماران مبتلابه انواع خاصی از سرطان استفاده کنند. افراد مبتلابه بیماری‌های مزمن، مانند فشارخون بالا و دیابت، نیاز به یک برنامه درمانی دارند که رعایت آن ساده باشد. نرم‌افزار هوش مصنوعی برای دیابتی‌ها برنامه‌ریزی درمان را با قرائت‌های پیش‌بینی کننده گلوکز، مربیگری تعاملی و نکات مدیریت وزن آسان می‌کند.
کشف دارو
داروهای جدید برای توسعه به منابع زیادی نیاز دارند. ممکن است میلیون‌ها دلار برای یک شرکت هزینه داشته باشد تا یک درمان را به بازار مراقبت‌های بهداشتی ارائه کند و مرحله تحقیق ممکن است سال‌ها و گاهی حتی برای چندین دهه ادامه داشته باشد. بسیاری از درمان‌های امیدوارکننده هرگز آن را از مرحله آزمایش اولیه خارج نمی‌کنند. تخمین زده می‌شود که از هر 5000 دارویی که وارد آزمایش اولیه می‌شوند، 5 مورد به آزمایش انسانی راه پیدا می‌کنند و از این میان، تنها یک مورد از هر پنج دارویی می‌تواند به اندازه کافی ایمن باشد که بتواند به بازار عرضه شود. چنین هزینه‌هایی می‌تواند شرکت‌ها را از سرمایه‌گذاری در کشف دارو منصرف کند. چرا یک شرکت برای درمان یک بیماری نادر سرمایه‌گذاری می‌کند، اگر تضمینی برای کسب سود نباشد؟ شرکت‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای شروع فرآیند کشف استفاده کنند و زمان و هزینه عرضه داروهای جدید به بازار را کاهش دهند. به لطف هوش مصنوعی، محققان ممکن است دیگر نیازی به‌صرف زمان زیادی برای مدیریت کلان داده‌های بدون ساختار نداشته باشند. هوش مصنوعی می‌تواند به‌سرعت داده‌ها را اسکن، سازماندهی و ذخیره کند و به محققان این امکان را می‌دهد که بینش‌هایی را از مجموعه داده‌های پیچیده استخراج کنند. محققان می‌توانند از یک الگوریتم هوش مصنوعی برای تبدیل داده‌ها به مدل‌های سه‌بعدی، صدا، ویدئو و متن استفاده کنند. این ابزار حجم عظیمی از داده‌ها را ساده می‌کند و آن‌ها را به خروجی قابل‌خواندن برای انسان تبدیل می‌کند. استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا داروهای موجود را برای درمان سایر شرایط پزشکی تغییر دهند. این بسیار ارزان‌تر از اجرای یک کارآزمایی بالینی برای تولید یک درمان کاملاً جدید از ابتدا است.
اداره بهداشت و درمان
فناوری مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند با سازماندهی بهتر سوابق پزشکی و کاهش زمان انتظار برای تخت‌های بیمارستانی، کارایی روش‌ها را بهبود بخشد. متخصصان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت و سازماندهی اسناد بالینی استفاده کنند. این نرم‌افزار وظایف تکراری مانند ادعاهای غیرقابل قضاوت و بررسی‌های صلاحیت را خودکار می‌کند و به کارکنان مراقبت‌های بهداشتی زمان بیشتری برای صرف با بیماران خود می‌دهد.
دستگاه‌های پوشیدنی
استفاده از فناوری‌های پوشیدنی، مانند ساعت‌های هوشمند، ردیاب‌های تناسب‌اندام و حسگرهای زیستی، هیچ نشانه‌ای از کاهش سرعت را به این زودی نشان نمی‌دهد. علاقه به دستگاه‌های پوشیدنی در طول همه‌گیری COVID-19 افزایش یافت زیرا بیماران بیشتری به دنبال راه‌هایی برای نظارت بر سلامت خود بدون پا گذاشتن به اتاق انتظار شلوغ بودند. فناوری پوشیدنی به بیماران نگاهی عمیق به علائم و سلامت کلی خود می‌دهد. این دستگاه‌ها می‌توانند بیماران را از مسائل بالقوه خطرناک مانند قند خون پایین یا فشارخون بالا آگاه کنند و به آن‌ها این امکان را می‌دهند تا قبل از اینکه مشکلات کوچک برای درمان مشکل یا تهدیدکننده زندگی شوند، به‌سرعت به دنبال مراقبت‌های بهداشتی باشند. ردیاب‌های تناسب‌اندام گارمین، اپل و فیت بیت به کاربران کمک می‌کند تا مسئولیت سلامتی خود را بر عهده بگیرند. بیماران می‌توانند از این دستگاه‌ها برای پیگیری قدم‌ها، مسافت طی شده، شدت ورزش و کالری روزانه استفاده کنند. زنان می‌توانند از ابزارهای پوشیدنی برای ردیابی چرخه قاعدگی و کمک به درک باروری خود استفاده کنند. به‌عنوان‌مثال، دستبند آوا از یادگیری ماشینی برای کمک به زنان برای پیگیری تخمک‌گذاری استفاده می‌کند تا بتوانند شانس بارداری خود را کاهش دهند یا افزایش دهند.
مزایا و معایب هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی
هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی مزایای چشمگیری را برای بیماران و اقدامات پزشکی به‌طور یکسان ارائه می‌دهد. بااین‌حال، این فناوری دارای چند اشکال بالقوه است که روش‌ها باید بدانند. هر پزشکی که مایل به تشخیص بهتر است باید هوش مصنوعی را به کلیابزارهای هوش مصنوعی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشینی (ML) می‌توانند به پزشکان کمک کنند تا تصمیمات درمانی بگیرند و مشکلات کوچک سلامتی را قبل از تبدیل شدن به شرایط مزمن دشوار، کشف کنندنیک خود اضافه کند. هوش مصنوعی می‌تواند تصویر بهتری از تاریخچه پزشکی و عوامل ژنتیکی هر بیمار به پزشکان ارائه دهد و تشخیص صحیح بیماران را برای آن‌ها آسان‌تر کند. پزشکان می‌توانند از هوش مصنوعی برای ایجاد برنامه‌های درمانی سفارشی که برای هر بیمار طراحی می‌کنند، استفاده کنند.
هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را نیز کاهش دهد. بیماران می‌توانند به‌جای صرف هزینه برای مراجعه حضوری به پزشک، از هوش مصنوعی برای بررسی علائم خود و دریافت توصیه‌های مراقبتی مورد اعتماد بدون نیاز به ترک خانه استفاده کنند. هوش مصنوعی همچنین دسترسی به مراقبت را بهبود می‌بخشد، به‌ویژه برای افرادی که در مناطق دورافتاده زندگی می‌کنند یا بسیار ضعیف هستند که نمی‌توانند به مطب دکتر مراجعه کنند.
مزیت دیگر این است که استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی باعث صرفه‌جویی در وقت کارکنان در تمرینات شلوغ می‌شود. کارکنان می‌توانند از این فناوری برای ارسال یادآوری خودکار به بیماران در مورد قرار ملاقات و صورت‌حساب استفاده کنند. تمرین‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای کمک به هنگام کمبود کارکنان نیز استفاده کنند.
معایب هوش مصنوعی در بهداشت و درمان
هوش مصنوعی چند معایب دارد که باید در نظر گرفت. برای مثال، مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند مغرضانه باشند، به‌ویژه اگر بر اساس اکثریت جمعیت‌شناسی آموزش دیده باشند. این می‌تواند بر تحقیقات دارویی و پیشنهادات درمانی تأثیر بگذارد حتی اگر پزشکان تمام تلاش خود را برای جلوگیری از سوگیری انجام دهند. برخی از کارکنان مراقبت‌های بهداشتی نگران هستند که هوش مصنوعی مشاغل آن‌ها را تصاحب کند. هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از کارهای مشابهی را که انسان‌ها می‌توانند انجام دهد، اما بهتر است، بنابراین این می‌تواند یک ترس موجه باشد. بااین‌حال، هوش مصنوعی احتمالاً سال‌ها تا توانایی انجام جراحی و سایر روش‌های پیچیده پزشکی بدون کمک فاصله دارد. در حال حاضر، تمرین‌ها احتمالاً برای کارهای نسبتاً ساده مانند برنامه‌ریزی و ارسال یادآوری‌های بیماران در مورد قرار ملاقات‌های آتی، از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. برای آشنایی با راه‌های مدیریت کلینیک می‌توانید از طریق راه‌های ارتباطی زیر با آژانس تبلیغات پزشکی طب مارکتینگ در ارتباط باشید:
02122644773
02126643064
02126601795
وبسایت: www.tebmarketing.com
اینستاگرام: tebmarketing