کووید-19 درس بزرگی به جهان آموخته است: نیاز حیاتی به یک زیرساخت قوی مراقبت های بهداشتی و درمانی. با ارائه راه حلی مناسب، مقرون به صرفه و مقیاس پذیر برای جامعه پزشکی، می توان به بهبود کیفیت دسترسی به مراقبت های بهداشتی در سراسر جهان امیدوار بود و آمادگی بهتری برای مبارزه با بیماری های گسترده و کشنده داشت.
در این میان، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نشان داده اند که دستیابی به چنین چشم اندازی غیرممکن نیست. توسعه سریع هوش مصنوعی پزشکان و بیماران را برای بهینه سازی سلامت مردم امیدوار کرده است. انتظار می رود هوش مصنوعی همه چیز را از درمان بیماری های مختلف گرفته تا دریافت بیمه درمانی آسان تر و کارآمدتر کند.
در این مقاله به تاثیر هوش مصنوعی بر دنیای پزشکی در دنیای پس از کووید 19 می پردازیم.
هوش مصنوعی، ناجی دوران پس از کرونا
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در دنیای مراقبت های بهداشتی امروز بسیار مهم شده اند. تشخیص دقیق‌تر بیماری‌های انسانی، تجزیه و تحلیل داده‌ها برای یک برنامه درمانی مؤثرتر دارویی، و پیش‌بینی هزینه‌های بالای درمان، برخی از سودمندترین کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی هستند. با توجه به نفوذ فزاینده هوش مصنوعی در دنیای مراقبت های بهداشتی، در اینجا برخی از بزرگترین روندهای هوش مصنوعی در طول و پس از همه گیری COVID-19 آورده شده است.
یادگیری ماشینی به شناسایی بیماران در معرض خطر کمک می کند
تلفن های همراه و ابزارهای هوشمند به مراقبان و بیماران کمک می کنند
برنامه های کاربردی تلفن همراه و گجت های هوشمند می توانند رویکردی دقیق و صحیح برای مراقبت از بیمار ایجاد کنند و بهبودی آنها را سرعت بخشند. امروزه بسیاری از بیماران از ساعت های هوشمند برای مشاهده اطلاعات سلامتی خود استفاده می کنند. بنابراین، انتظار می رود که گجت ها به ابزاری موثر برای استفاده از یادگیری ماشینی در مراقبت های بهداشتی تبدیل شوند. مدل‌های یادگیری ماشین، همراه با گوشی‌های هوشمند، به پرستاران کمک می‌کنند تا ناهنجاری‌های دارویی و مراقبت از بیمار را با دقت بیشتری شناسایی کنند. این فناوری به خصوص برای بیمارانی که روند درمان را به درستی دنبال نمی کنند بسیار موثر است. به این ترتیب، یک پزشک یا پرستار می تواند از راه دور روند بهبودی آنها را زیر نظر داشته و در طول مسیر به آنها کمک کند.
شرکت های بیمه سلامت از تجزیه و تحلیل داده ها برای کاهش هزینه ها استفاده می کنند
مدل‌های یادگیری ماشینی به بیمه‌گران سلامت کمک می‌کنند تا درخواست‌های غیرمعمول بیمار را شناسایی کنند. این فرآیند به آنها کمک می کند تا با ارزیابی دقیق و صحیح این درخواست ها، هزینه های بیمه و خدمات درمانی خود را در دراز مدت کاهش دهند. البته آمارها نشان می دهد که این گونه افراد تنها حدود 0.16 درصد از کل بیمه شدگان را تشکیل می دهند اما در نهایت 9 درصد از کل هزینه های خدمات درمانی را به خود اختصاص می دهند. با توجه به حجم زیاد پرونده های دعاوی پزشکی، ارائه دهندگان بیمه سلامت به طور فزاینده ای برای شناسایی بهتر این بیماران به یادگیری ماشینی روی می آورند.
علاوه بر سازمان‌های بیمه، پرستاران و پزشکان از این مدل‌های یادگیری ماشینی برای تشخیص دقیق‌تر، ارجاع و نظارت بر بهبودی استفاده می‌کنند. این فعالیت ها به منظور بهبود سلامت عمومی بیمار و جلوگیری از موقعیت هایی که بیمار به مراقبت های پزشکی گران قیمت نیاز دارد، انجام می شود. کاهش قابل توجه هزینه‌های پزشکی و بهبود سلامت بیمار احتمالاً بیمه‌گران، بیمارستان‌ها و مراکز پزشکی را به استفاده بیشتر از یادگیری ماشین در درازمدت سوق می‌دهد. این احتمال وجود دارد که در آینده، مدل‌های هوش مصنوعی بهتری که با دقت و کارایی بیشتری از داده‌های پرونده پزشکی استفاده می‌کنند، اثربخشی این رویکرد را افزایش دهند.
هوش مصنوعی صنعت مراقبت های بهداشتی را دموکراتیک می کند
با افزایش استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در مراقبت‌های پزشکی، انتظار می‌رود که در درازمدت، افراد بیشتری در جامعه پزشکی بتوانند مدل‌های یادگیری ماشینی را بدون کمک متخصصان اجرا کنند. ابزارهای جدید رابط کاربری ساده ای دارند و نتایج تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده را به صورت واضح و مشخص ارائه می دهند. انتظار می رود با استفاده از این رویکرد، پزشکان و پرستاران بتوانند داده ها و تأثیر آن بر مراقبت از بیمار را بهتر درک کنند.
آیا هوش مصنوعی جایگزین پزشکان و پرستاران در دنیای پس از کووید-19 خواهد شد؟
امید است که دنیای پزشکی به خوبی آگاه باشد که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی جایگزین پزشکان و پرستاران نخواهد شد. چه در دوران پس از کروناویروس یا حتی در آینده دور. ایده جایگزینی پزشکان با هوش مصنوعی هنوز در سطح علمی تخیلی است. آنچه رویکردهای هوش نشان داده است این است که فعالان و کارشناسان حوزه سلامت می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی و سیستم‌های یادگیری ماشینی تصمیمات قاطع‌تر و صحیح‌تری برای فرآیند تشخیص و درمان بیماری‌های انسانی بگیرند و همچنین آمادگی بیشتری برای مقابله با اپیدمی‌ها داشته باشند. و بیماری های کشنده در آینده
