به گزارش صبح ملت، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های پزشکی، ژنتیکی و زیستی، در حال تغییر شیوه تشخیص بیماری‌ها و انتخاب روش‌های درمانی است. این فناوری با کمک به پزشکان برای شناسایی دقیق‌تر وضعیت هر بیمار، می‌تواند از برخی مداخلات غیرضروری جلوگیری کند و زمینه را برای توسعه پزشکی شخصی‌سازی‌شده فراهم سازد.
درمان متناسب با ویژگی‌های هر بیمار
هوش مصنوعی قادر است حجم گسترده‌ای از اطلاعات، از تصاویر پزشکی و نتایج آزمایش‌ها تا داده‌های ژنتیکی و سوابق درمانی را به‌صورت هم‌زمان بررسی کند. این قابلیت به پزشکان کمک می‌کند تفاوت‌های میان بیماران را بهتر بشناسند و درمان‌هایی متناسب با شرایط فردی آن‌ها انتخاب کنند. به گفته متخصصان، بخش قابل‌توجهی از اطلاعات پرونده‌های پزشکی ساختارمند نیست و تحلیل آن با روش‌های سنتی دشوار است. سامانه‌های هوش مصنوعی می‌توانند با پردازش این اطلاعات، الگوهایی را شناسایی کنند که ممکن است در تصمیم‌گیری‌های درمانی مؤثر باشند؛ هرچند دقت نتایج به کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی علمی سامانه‌ها بستگی دارد.
کاهش درمان‌های غیرضروری
یکی از کاربردهای امیدوارکننده این فناوری، ارزیابی ضایعات پیش‌سرطانی پستان است. ابزارهای هوش مصنوعی با بررسی شاخص‌هایی مانند سن بیمار، اندازه ضایعه و نتایج نمونه‌برداری، می‌توانند به شناسایی افرادی کمک کنند که احتمال دارد بدون جراحی و با پایش پزشکی مدیریت شوند. بر اساس آمار مطرح‌شده در گزارش منبع، این رویکرد می‌تواند از حدود ۵۸ درصد جراحی‌ها در میان بیماران واجد شرایط جلوگیری کند. در حوزه سرطان پستان نیز پژوهش‌های مبتنی بر تحلیل تصاویر بافتی نشان داده‌اند که هوش مصنوعی ممکن است به ارزیابی دقیق‌تر خطر بیماری و شناسایی بیمارانی که احتمالاً سود کمتری از شیمی‌درمانی می‌برند، کمک کند. با این حال، تصمیم‌گیری درباره حذف یا انتخاب درمان باید بر پایه مجموعه شواهد بالینی و نظر پزشک انجام شود.
از کنترل دیابت تا شبیه‌سازی بدن
هوش مصنوعی در برخی روش‌های درمانی نیز کاربرد عملی پیدا کرده است. سامانه‌های موسوم به «لوزالمعده مصنوعی» با استفاده از حسگر پایش مداوم قند خون و پمپ انسولین، میزان انسولین موردنیاز بیماران مبتلا به دیابت نوع یک را تنظیم می‌کنند. برخی از این سامانه‌ها هر پنج دقیقه دوز انسولین را بازتنظیم می‌کنند و می‌توانند بخشی از دشواری مدیریت روزانه بیماری را کاهش دهند. از دیگر فناوری‌های نوظهور، «دوقلوی دیجیتال» است؛ مدلی رایانه‌ای که بخش‌هایی از بدن یا فرایندهای زیستی را بازنمایی می‌کند. این مدل‌ها به پژوهشگران امکان می‌دهند گزینه‌های درمانی مختلف را شبیه‌سازی کنند و پیش از انجام مداخله واقعی، پیامدهای احتمالی آن‌ها را بسنجند. این فناوری در حوزه‌هایی مانند جراحی ارتوپدی، صرع و درمان سرطان در حال بررسی است.
چالش‌های پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی
با وجود ظرفیت‌های گسترده، استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی با چالش‌هایی مانند کیفیت داده‌ها، حفظ حریم خصوصی بیماران، اعتبارسنجی نتایج و ضرورت نظارت متخصصان روبه‌رو است. همچنین، نتایج امیدوارکننده پژوهش‌ها لزوماً به معنای اثربخشی قطعی یک فناوری در شرایط بالینی نیست و بسیاری از کاربردهای نوظهور به بررسی‌های بیشتر نیاز دارند. در مجموع، هوش مصنوعی می‌تواند مسیر حرکت به‌سوی پزشکی شخصی‌سازی‌شده را هموارتر کند؛ رویکردی که در آن، انتخاب درمان بر اساس ویژگی‌های زیستی و شرایط هر بیمار انجام می‌شود. با این حال، تحقق این هدف به شواهد علمی معتبر، ارزیابی‌های بالینی و استفاده مسئولانه از فناوری وابسته است.
نویسنده : پریسا فرخیان
