هوش مصنوعی را می‌توان فرصت ویژه‌ای برای ایجاد تحول و ارتقای بخش‌های مختلف مرتبط با حوزة سلامت دانست. در دو یادداشت پیشین، پس از معرفی هوش مصنوعی و ارکان آن مانند یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و پردازش زبان طبیعی، به نقش آن در حوزة تشخیص و همچنین ژنومیکس پرداختیم و در ادامه، به مواردی از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزة درمان، پزشکی دقیق، مدیریت سلامت همگانی، و … اشاره کردیم. در این یادداشت، دربارة کمک هوش مصنوعی در مشاورة درمان و دارو، مراقبت از بیمار و سلامت روان، و در پایان، دربارة چالش‌ها و ملاحظات مختلف به‌کارگیری هوش مصنوعی در حوزة سلامت مطالبی ارائه خواهد شد.
کاربرد هوش مصنوعی در اطلاعات دارویی و مشاوره
هوش مصنوعی می‌تواند سیستم پشتیبانی جدیدی را به‌منظور کمک به ابزارهای تصمیم‌گیری عملی برای ارائه‌دهندگان مراقبت‌های سلامت فراهم کند. در سال‌های اخیر، مؤسسات مراقبت‌های سلامت ظرفیت بیشتری را برای استفاده از فناوری‌های خودکارسازی به‌منظور افزایش اثربخشی و کاهش هزینه‌ها و درعین‌حال، ارتقای دقت، کارایی، و ایمنی بیمار فراهم کرده‌اند. با معرفی فناوری‌های پیشرفته مانند NLP، ML، و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور چشمگیری اطلاعات لحظه‌ای، دقیق، و به‌روز را برای پزشکان بیمارستان فراهم کند.
محققان ادعا میکنند که این فناوری‌ها تصمیم‌گیری را ارتقا می‌دهند، خلاقیت را به‌حداکثر می‌رسانند، اثربخشی تحقیقات و آزمایش‌های بالینی را افزایش می‌دهند، و ابزارهای جدیدی تولید میکنند که به نفع ارائه‌دهندگان مراقبت‌های سلامت، بیماران، بیمه‌گران، و دستگاه‌های رگولاتور است. هوش مصنوعی بازیابی سریع و جامع اطلاعات مربوط به دارو را از منابع مختلف با تجزیه‌وتحلیل ادبیات فعلی پزشکی، پایگاه داده‌های دارویی، و دستورالعمل‌های بالینی برای ارائة تصمیم‌های دقیق و مبتنی‌بر شواهد برای ارائه‌دهندگان مراقبت‌های سلامت امکان‌پذیر می‌کند.
با استفاده از سیستم‌های پاسخ خودکار، دستیاران مجازی مبتنی‌بر هوش مصنوعی می‌توانند سؤالات رایج را مدیریت کنند و اطلاعات پزشکی دقیق را به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های سلامت ارائه دهند. چت ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی، به کاهش بار کاری ارائه‌دهندگان مراقبت‌های سلامت کمک میکنند و به آن‌ها امکان می‌دهند روی موارد پیچیده‌تری، که به تخصص آن‌ها نیاز دارد، تمرکز کنند. همچنین، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با درنظرگرفتن عواملی مانند شرایط سلامت، سابقة پزشکی و دارویی گذشته، و ترجیحات اجتماعی یا سبک زندگی، توصیه‌های خاصی را برای بیماران خاص ایجاد کنند و به متخصصان مراقبت‌های سلامت اجازه دهند تا انتخاب‌ها و دزهای دارویی را بهینه کنند.
مراقبت از بیمار مبتنی‌بر هوش مصنوعی
کمک مراقبت‌های سلامت مجازی با هوش مصنوعی
با افزایش مستمر تقاضای خدمات مراقبت‌های سلامت و منابع محدود در سراسر جهان، یافتن راه‌حل‌هایی برای غلبه بر چالش‌های مربوط به آن ضروری است. دستیارانِ سلامتِ مجازی، فناوری جدید و نوآورانه‌ای است که صنعت مراقبت‌های سلامت را برای حمایت از متخصصان مراقبت‌های سلامت متحول می‌کند. این فناوری برای شبیه‌سازی مکالمة انسانی برای ارائة مراقبت شخصی بیمار براساس ورودی‌های بیمار طراحی شده است. این دستیارهای دیجیتال از برنامه‌های کاربردی، ربات‌های گفت‌وگو، صداها، و رابط‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی استفاده میکنند.
دستیارهای مجازی می‌توانند در انجام وظایفی مانند شناسایی مشکل اساسی براساس علائم بیمار، ارائة توصیه‌های پزشکی، یادآوری بیماران برای مصرف داروهای خود، برنامه‌ریزی قرار ملاقات با پزشک، و نظارت بر علائم حیاتی به بیماران کمک کنند. علاوه بر این، دستیارهای دیجیتال می‌توانند روزانه اطلاعات مربوط به سلامت بیماران را جمع‌آوری و گزارش‌ها را به پزشک تعیین‌شده ارسال کنند. با برداشتن برخی از این مسئولیت‌ها از ارائه‌دهندگان مراقبت‌های سلامت انسانی، دستیاران مجازی می‌توانند به کاهش حجم کاری و بهبود نتایج بیماران کمک کنند.
یکی دیگر از خدمات پزشکی که برنامة تلفن مبتنی‌بر هوش مصنوعی می‌تواند ارائه دهد، تریاژ بیماران و یافتن فوریت مشکل آن‌ها براساس علائم واردشده در برنامه است. سرویس سلامت ملی انگلستان (NHS)[1] این برنامه را در شمال لندن آزمایش کرده است و اکنون حدود 2/1 میلیون نفر به‌جای تماس با شمارة غیراضطراری NHS، از این ربات چت هوش مصنوعی برای پاسخ به سؤالات خود استفاده میکنند. علاوه بر این، معرفی بلندگوهای هوشمند به بازار مزایای زیادی در زندگی بیماران مسن و بیماران مزمن دارد که قادر به استفادة کارآمد از برنامه‌های گوشی‌های هوشمند نیستند. به‌طور کلی، دستیاران سلامت مجازی این قابلیت را دارند که کیفیت، کارایی، و هزینة ارائة خدمات سلامت را به‌میزان قابل توجهی بهبود بخشند و درعین‌حال، مشارکت بیمار را افزایش دهند و تجربة بهتری را برای او فراهم کنند.
پشتیبانی از سلامت روان و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی این قابلیت را دارد که با ارائة مراقبت‌های شخصی و در دسترس برای افراد، حمایت از سلامت روان را متحول کند. چندین مطالعه اثربخشی و دسترسی استفاده از درمان شناختی ـ رفتاری مبتنی‌بر وب یا اینترنت (CBT)[2] را به‌عنوان مداخلة روان‌درمانی نشان داده‌اند. اگرچه روان‌پزشکان در مقایسه با پزشکان دیگر، بر تعامل مستقیم و مشاهدة رفتاری بیمار در عمل بالینی متکی هستند، ابزارهای مبتنی‌بر هوش مصنوعی می‌توانند کار آن‌ها را به روش‌های مختلفی تکمیل کنند.
برنامه‌های کاربردی سلامت روان مبتنی‌بر هوش مصنوعی می‌توانند به تشخیص زودهنگام شرایط سلامت روان کمک کنند. همچنین درمان و پشتیبانی مناسب را ارائه می‌دهند. این برنامه‌ها می‌توانند پشتیبانی شبانه‌روزی ارائه دهند و سبب کاهش نیاز به قرار ملاقات حضوری و زمان انتظار شوند. همچنین، این ابزارهای دیجیتالی می‌توانند برای نظارت بر پیشرفت بیمار و پایبندی به دارو استفاده شوند و بینش‌های ارزشمندی را دربارة اثربخشی درمان‌ها ارائه دهند.
مطالعات منتشرشدة فعلی، که به کاربرد هوش مصنوعی در سلامت روان می‌پردازند، به این نتیجه رسیده‌اند که افسردگی رایج‌ترین اختلال روانی است. علاوه بر این، اپلیکیشن‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی مزایای خود را در بیماران مبتلا به اختلال مصرف مواد ثابت میکنند. در مطالعه‌ای، کاربرد یکی از اپلیکیشن‌های دیجیتال سلامت روان در بیماران مبتلا به اختلالات مصرف مواد ارزیابی شد. این مطالعه نشان داد استفاده از این اپلیکیشن به‌طور قابل توجهی با بهبود مصرف مواد، هوس، افسردگی، و اضطراب مرتبط است.
درحالی‌که تشخیص سلامت روان مبتنی‌بر هوش مصنوعی نویدبخش است، برخی محدودیت‌های قابل توجه باید برطرف شوند. یکی از محدودیت‌های اصلی، خطر سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌هایی است که در تشخیص مبتنی‌بر هوش مصنوعی استفاده میشوند. اگر داده‌های مورد استفاده برای آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی نشان‌دهندة جمعیت‌های متنوع نباشد، می‌تواند به نتایج مغرضانه و نادرست منجر شود. علاوه بر این، تشخیص مبتنی‌بر هوش مصنوعی ممکن است پیچیدگی شرایط سلامت روان را، که ممکن است در افراد مختلف، متفاوت ظاهر شود، در نظر نگیرد.
در نهایت، این خطر وجود دارد که تشخیص مبتنی‌بر هوش مصنوعی به فقدان شخصی‌سازی و همدلی در مراقبت‌های بهداشت روانی منجر شود، که جنبة مهم درمان موفقیت‌آمیز است. بنابراین، درحالی‌که تشخیص مبتنی‌بر هوش مصنوعی می‌تواند ابزار ارزشمندی در مراقبت از سلامت روان باشد، باید به‌عنوان مکمل، به‌جای جایگزینی برای تشخیص و درمان حرفه‌ای استفاده شود.
هوش مصنوعی در ارتقای آموزش بیمار و کاهش فرسایش کادر سلامت
یکی از کاربردهای نوظهور هوش مصنوعی، آموزش به بیمار است. چت ربات‌های مبتنی‌بر هوش مصنوعی، در زمینه‌های مختلف مراقبت‌های سلامت، مانند توصیه‌های رژیم غذایی، ترک سیگار و درمان شناختی ـ رفتاری اجرا میشوند. آموزش بیمار برای مراقبت‌های سلامت جدایی‌ناپذیر است؛ زیرا افراد را قادر می‌سازد تشخیص پزشکی، گزینه‌های درمانی، و اقدامات پیشگیرانة خود را درک کنند. احتمال بیشتری دارد که بیماران آگاه، به رژیم‌های درمانی خود پایبند باشند و به نتایج سلامت بهتری دست یابند.
هوش مصنوعی این ظرفیت را دارد که با ارائة اطلاعات شخصی و تعاملی و راهنمایی برای بیماران و مراقبان آن‌ها، نقش مهمی در آموزش بیمار ایفا کند. برای مثال، در بیماران مبتلا به سرطان پروستات، معرفی دستیار ارتباطی سرطان پروستات، افزایش واضح تا متوسطی را در دانش شرکت‌کنندگان دربارة سرطان پروستات ارائه کرد. محققان دریافتند که ChatGPT، ربات چت هوش مصنوعی که OpenAI تأسیس کرده است، می‌تواند به بیماران مبتلا به دیابت کمک کند تا تشخیص و گزینه‌های درمانی خود را درک کنند. همچنین علائم و پایبندی آن‌ها را کنترل می‌کند، بازخورد و تشویق ارائه می‌دهد، و پاسخ‌گوی سؤالات آن‌هاست.
فناوری هوش مصنوعی می‌تواند برای بازنویسی مطالب آموزشی بیمار در سطوح مختلف دانش استفاده شود. این نشان می‌دهد که هوش مصنوعی می‌تواند با اطمینان از اینکه بیماران می‌توانند تشخیص، گزینه‌های درمانی، و دستورالعمل‌های مراقبت از خود را درک کنند، به بیماران کمک کند تا کنترل بیشتری بر سلامت خود داشته باشند. بااینحال، چالش‌ها و محدودیت‌هایی نیز وجود دارد که باید به آن‌ها توجه کرد؛ مانند اطمینان از صحت، قابلیت اطمینان، و شفافیت اطلاعاتی که هوش مصنوعی ارائه کرده است؛ احترام به حریم خصوصی و محرمانه‌بودن داده‌های بیماران؛ و حفظ ارتباط انسانی و همدلی در ارتباطات.
استفاده از هوش مصنوعی در آموزش به بیمار هنوز در مراحل اولیه است، اما این ظرفیت را دارد تا روشی را که بیماران دربارة سلامتی خود می‌آموزند، متحول کند. همان‌طور که فناوری هوش مصنوعی همچنان در حال توسعه است، می‌توان انتظار داشت که شاهد راه‌های خلاقانه‌تر و مؤثرتری برای استفاده از هوش مصنوعی به‌منظور آموزش بیماران باشیم.
آیا افراد بیشتر از ارائه‌دهندگان خدمات سلامت انسانی به هوش مصنوعی تمایل دارند؟
درک عمومی از مزایا و خطرهای هوش مصنوعی در سیستم‌های مراقبت سلامت، عاملی حیاتی در تعیین پذیرش و ادغام آن است. احساسات مردم دربارة جایگزینی متخصصان مراقبت های سلامت انسانی با هوش مصنوعی، نقش آن در آموزش و توانمندسازی بیماران، و تأثیر آن در کیفیت و کارایی مراقبت و همچنین در رفاه کارکنان مراقبت‌های سلامت، همه ملاحظات مهمی هستند. در پزشکی، بیماران اغلب بدون قیدوشرط به کادر پزشکی اعتماد میکنند و معتقدند که بیماری آن‌ها به‌دلیل پدیده‌ای پزشکی به نام اثر دارونما، درمان می‌شود. به عبارت دیگر، اعتماد بیمار به پزشک در بهبود مراقبت از بیمار و اثربخشی درمان آن‌ها حیاتی است. برای موفقیت رابطه بین بیماران و سیستم ارائة مراقبت‌های سلامت مبتنی‌بر هوش مصنوعی، ایجاد رابطة مبتنی‌بر اعتماد ضروری است.
تحقیقات دربارة اینکه آیا مردم هوش مصنوعی را به پزشکان ترجیح می‌دهند یا خیر، نتایج متفاوتی را، بسته به زمینه، نوع سیستم هوش مصنوعی، و ویژگی‌های شرکت‌کنندگان، نشان داده است. برخی از نظرسنجی‌ها نشان داده‌اند که مردم عموماً مایل به استفاده یا تعامل با هوش مصنوعی برای اهداف مرتبط با سلامتی مانند تشخیص، درمان، نظارت یا پشتیبانی تصمیم هستند. بااینحال، مطالعات دیگر نشان داده‌اند که مردم هنوز پزشکان مراقبت‌های سلامت انسانی را به هوش مصنوعی ترجیح می‌دهند؛ به‌ویژه برای مسائل پیچیده یا حساس مانند سلامت روان، بیماری‌های مزمن، یا مراقبت‌های پایان زندگی.
در مطالعه‌ای مستقر در ایالات متحده، 60 درصد از شرکت‌کنندگان ناراحتی خود را از ارائه‌دهندگانی که برای مراقبت‌های پزشکی خود به هوش مصنوعی متکی هستند، ابراز کردند. بااینحال، همان مطالعه نشان داد که 80 درصد آمریکایی‌ها برای کمک به مدیریت سلامت خود، مایل به استفاده از ابزارهای مبتنی‌بر هوش مصنوعی هستند. در نظرسنجی دیگری، راحتی پاسخ‌دهندگان با هوش مصنوعی براساس کاربرد بالینی متفاوت بود و بیشتر بیماران احساس می‌کردند که هوش مصنوعی مراقبت‌های سلامت آن‌ها را بهبود می‌بخشد، که نشان می‌دهد مردم به‌طور کلی، به استفاده از هوش مصنوعی برای اهداف مرتبط با مراقبت‌های سلامت تمایل دارند و میزان آموزش، نگرانی‌ها، و راحتی بیمار باید هنگام برنامه‌ریزی برای ادغام هوش مصنوعی در نظر گرفته شوند. علاوه بر این، اعتماد افراد به هوش مصنوعی و پذیرش آن ممکن است بسته به سن، جنسیت، سطح تحصیلات، پیشینة فرهنگی، و تجربة قبلی با فناوری، متفاوت باشد.
جهت‌گیری‌ها و ملاحظات آینده برای به‌کارگیری بالینی
موانع و راه‌حل‌ها
هوش مصنوعی این قابلیت را دارد که حوزة بالینی را متحول کند، اما برای تحقق این موضوع، باید چندین چالش حل شود. ازجملة این چالش‌ها فقدان داده‌های پزشکی باکیفیت است که می‌تواند به نتایج نادرست منجر شود. حریم خصوصی داده‌ها، دردسترس‌بودن، و امنیت نیز محدودیت‌های بالقوه‌ای برای استفاده از هوش مصنوعی در عمل بالینی هستند. علاوه بر این، تعیین معیارهای بالینی مربوطه و انتخاب روش‌شناسی مناسب برای دستیابی به نتایج مطلوب، بسیار مهم است. مشارکت انسان در طراحی و کاربرد ابزارهای هوش مصنوعی در معرض سوگیری است و اگر به‌دقت نظارت نشود، می‌تواند با هوش مصنوعی تقویت شود.
داده‌ها و تجزیه‌وتحلیلی که هوش مصنوعی تولید کرده است، می‌تواند واقع‌بینانه و قانع‌کننده باشد. بااینحال، در مواردی که اطلاعات نادرست و ناسازگار با شواهد موجود ایجاد شده باشد، ممکن است به توهم بینجامد. این موضوع به‌ویژه دربارة مناطق حساس مانند مراقبت از بیمار مشکل‌ساز خواهد شد. بنابراین، توسعة ابزارهای هوش مصنوعی پیامدهایی برای آموزش حرفه‌های سلامت فعلی دارد که ضرورت تشخیص خطاپذیری انسان را در زمینه‌هایی ازجمله استدلال بالینی و پزشکی مبتنی‌بر شواهد برجسته می‌کند. درنهایت، تخصص و مشارکت انسانی برای اطمینان از کاربرد مناسب و عملی هوش مصنوعی برای رفع نیازهای بالینی ضروری است و نبود این تخصص نقطه‌ضعفی برای کاربرد عملی هوش مصنوعی محسوب می‌شود.
پرداختن به این چالش‌ها و ارائة راه‌حل‌های سازنده، نیازمند رویکردی چندرشته‌ای، روش‌های نوآورانة حاشیه‌نویسی داده‌ها، و توسعة روش‌ها و مدل‌های دقیق‌تر هوش مصنوعی است. ایجاد فناوری عملی، قابل استفاده، و باموفقیت اجراشده، با اطمینان از همکاری مناسب بین دانشمندان رایانه و ارائه‌دهندگان مراقبت‌های سلامت امکان‌پذیر است. با ادغام بهترین شیوه‌های کنونی برای فراگیری اخلاقی، توسعة نرم‌افزار، علم پیاده‌سازی، و تعامل انسان و رایانه، جامعة هوش مصنوعی این فرصت را خواهد داشت که چهارچوب بهترین عملکرد یکپارچه را برای اجرا و نگهداری ایجاد کند.
علاوه بر این، برای به‌اشتراک‌گذاشتن داده‌ها و اطمینان از کیفیت آن و همچنین تأیید نتایج تجزیه‌وتحلیل‌شده، که برای موفقیت هوش مصنوعی در عمل بالینی حیاتی است، همکاری بین چندین بخش مراقبت‌های سلامت لازم است. پیشنهاد دیگر ارائة آموزش و تحصیلات مناسب است که از مقطع کارشناسی برای همه پزشکان مراقبت‌های سلامت شروع می‌شود و تا پیشرفت و بهبود مستمر برای پزشکان شاغل در عملکرد فعلی، ادامه می‌یابد. بدین ترتیب، اطمینان حاصل می‌شود که بهترین فرایند مراقبتی از بیمار، به دور از هرگونه موضوع حقوقی یا اخلاقی یا تفسیر نادرست از خروجی‌ها،و بدون تأیید نتایج، ارائه می‌شود.
دانشکده‌های پزشکی تشویق میشوند تا موضوعات مرتبط با هوش مصنوعی را در برنامه‌های درسی پزشکی خود بگنجانند. مطالعه‌ای که در میان دستیاران رادیولوژی انجام شد، نشان داد که 86 درصد از دانشجویان موافق بودند که هوش مصنوعی عملکرد آن‌ها را تغییر می‌دهد و بهبود می‌بخشد و تا 71 درصد احساس می‌کردند هوش مصنوعی باید در دانشکده‌های پزشکی برای درک و کاربرد بهتر آموزش داده شود. این ادغام تضمین می‌کند که متخصصان مراقبت‌های سلامت آینده، دانش اساسی دربارة هوش مصنوعی و کاربردهای آن را از مراحل اولیة آموزش دریافت میکنند.
ملاحظات حقوقی، اخلاقی، و ریسک‌های مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی در حوزة سلامت
تبدیل هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ به برنامه‌ها، خدمات، و رویه‌های عملی ایمن و کارآمد در مراقبت‌های سلامت، مستلزم هزینه‌ها و خطرهای زیادی است. در نتیجه، حفاظت از منافع تجاری هوش مصنوعی و فناوری‌های مراقبت‌های سلامت مبتنی‌بر داده، موضوع بسیار مهمی به‌شمار می‌آید. در گذشته، فقط متخصصان پزشکی می‌توانستند علائم حیاتی مانند فشار خون، سطح گلوکز، و ضربان قلب را اندازهگیری کنند، اما برنامه‌های کاربردی تلفن همراه معاصر، اکنون امکان جمع‌آوری مداوم چنین اطلاعاتی را فراهم میکنند.
پرداختن به خطرهای اخلاقی مرتبط با اجرای هوش مصنوعی ضروری است؛ به‌ویژه در نقض حریم خصوصی و محرمانه‌بودن داده‌ها، رضایت آگاهانه، و استقلال بیمار. با توجه به اهمیت داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی در مراقبت‌های سلامت و پزشکی دقیق، قوانین قوی حفاظت از داده‌ها برای محافظت از حریم خصوصی افراد بسیار مهم است. کشورهای سرتاسر جهان قوانینی را برای محافظت از حریم خصوصی شهروندان خود وضع کرده‌اند؛ مانند قانون قابلیت انتقال و پاسخ‌گویی بیمة سلامت (HIPAA)[3] در ایالات متحده و مقررات حفاظت از داده‌های عمومی (GDPR)[4] در اروپا. درحالی‌که HIPAA تنها از اطلاعات سلامت مرتبط تولیدشده توسط نهادهای تحت‌پوشش محافظت می‌کند، GDPR قانون حفاظت از داده‌های گسترده‌ای را در اتحادیه اروپا اجرا کرده که تغییر جهانی قابل توجهی در حفاظت از داده‌ها ایجاد کرده است.
یکی از دلایل عمده‌ای که می‌تواند داده‌های بیمار را به‌خطر بیندازد، عملیات مراقبت‌های سلامت حیاتی را مختل کند، و ایمنی بیمار را با استفاده از هوش مصنوعی در سیستم مراقبت‌های سلامت به‌خطر بیندازد، افزایش حملات سایبری است. برای شناسایی و جلوگیری از این تهدیدات سایبری، می‌توان از الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده کرد. برای محافظت از حریم خصوصی داده‌ها و حفظ یکپارچگی سیستم، بررسی عمیق امنیت سایبری و چشم‌انداز خطر سایبری سیستم‌های مراقبت‌های سلامت ضروری است. با پیاده‌سازی انواع الگوریتم های قوی هوش مصنوعی، خطر مرتبط با تکیه بر یک راه‌حل منحصربه‌فرد را می‌توان کاهش داد.
درحالی‌که حریم خصوصی داده‌ها و نقض امنیت چالش‌های مرتبط با هوش مصنوعی در مراقبت‌های سلامت هستند، این فناوری مزایای قابل توجهی مانند ساده‌سازی کار، افزایش کارایی، صرفه‌جویی در زمان و منابع، پشتیبانی تحقیقاتی و کاهش استرس پزشک را ارائه می‌دهد. در زمینة ملاحظات اخلاقی، چهارچوبی شناختی برای ارزیابی اخلاقی به‌منظور اولویت‌بندی آگاهی اخلاقی، شفافیت، و مسئولیت‌پذیری هنگام ارزیابی تأثیر فناوری دیجیتال در شرکت‌کنندگان زنجیرة تأمین مراقبت‌های سلامت پیشنهاد شده است.
جمع‌بندی
به‌کارگیری هوش مصنوعی در مراقبت‌های سلامت ظرفیت بسیار زیادی برای ایجاد تحول در مراقبت و نتایج بیمار دارد. تجزیه‌وتحلیل‌های پیش‌بینی مبتنی‌بر هوش مصنوعی می‌تواند دقت، کارایی، و مقرون‌به‌صرفه‌بودن تشخیص بیماری و تست‌های آزمایشگاهی بالینی را افزایش دهد. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند به مدیریت سلامت جمعیت و ایجاد دستورالعمل‌ها، ارائة اطلاعات دقیق و در زمان واقعی، و بهینه‌سازی انتخاب‌های دارویی کمک کند. استفاده از هوش مصنوعی در حمایت از سلامت مجازی و سلامت روان، نویدبخش بهبود مراقبت از بیمار است. بااینحال، پرداختن به محدودیت‌هایی مانند تعصب و شخصی‌سازی‌نکردن برای اطمینان از استفادة عادلانه و مؤثر از هوش مصنوعی مهم است.
برای اطمینان از اجرای مسئولانه و مؤثر هوش مصنوعی در مراقبت‌های سلامت، باید اقدامات متعددی انجام شود.
- راهبرد‌های جامع امنیت سایبری و اقدامات امنیتی قوی باید برای محافظت از داده‌های بیمار و عملیات حیاتی مراقبت‌های سلامت ایجاد و اجرا شود. همکاری بین سازمان‌های مراقبت‌های سلامت، محققان هوش مصنوعی، و نهادهای نظارتی برای ایجاد دستورالعمل‌ها و استانداردهای الگوریتم‌های هوش مصنوعی و استفاده از آن‌ها در تصمیم‌گیری بالینی بسیار مهم است. سرمایه‌گذاری در تحقیق‌وتوسعه نیز برای پیشبرد فناوری‌های هوش مصنوعی متناسب با چالش‌های مراقبت‌های سلامت ضروری است.
- الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور مداوم عواملی مانند جمعیت‌شناسی جمعیت، شیوع بیماری و توزیع جغرافیایی را بررسی کنند. این موضوع می‌تواند بیمارانی را که در معرض خطر بیشتری از شرایط خاص قرار دارند، شناسایی کند و به پیشگیری یا درمان کمک کند. تجزیه‌وتحلیل لبه[5] همچنین می‌تواند بی‌نظمی‌ها را شناسایی، رویدادهای بالقوة مراقبت‌های سلامت را پیش‌بینی، و اطمینان حاصل کند که منابعی مانند واکسن‌ها در جایی که بیشتر مورد نیاز است، در دسترس هستند.
- درک عمومی از هوش مصنوعی در مراقبت‌های سلامت متفاوت است. درحالی‌که افراد تمایل خود را برای استفاده از هوش مصنوعی برای اهداف سلامت ابراز میکنند، هنوز پزشکان انسانی را در مسائل پیچیده ترجیح می‌دهند. ایجاد اعتماد و آموزش بیمار برای ادغام موفقیت‌آمیز هوش مصنوعی در عملکرد مراقبت‌های سلامت بسیار مهم است. غلبه بر چالش‌هایی مانند کیفیت داده‌ها، حریم خصوصی، تعصب، و نیاز به تخصص انسانی برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی مسئولانه و مؤثر، ضروری است.
- همکاری بین ذی‌نفعان برای سیستم‌های هوش مصنوعی قوی، دستورالعمل‌های اخلاقی، و اعتماد بیمار و ارائه‌دهنده حیاتی است. ادامة تحقیقات، نوآوری، و همکاری میان‌رشته‌ای برای بازکردن ظرفیت کامل هوش مصنوعی در مراقبت‌های سلامت مهم است. با ادغام موفقیت‌آمیز، پیش‌بینی می‌شود که هوش مصنوعی انقلابی در مراقبت‌های سلامت ایجاد کند که به بهبود نتایج بیمار، افزایش کارایی، و دسترسی بهتر به درمان شخصی و مراقبت باکیفیت منجر شود.
[1] National Health Service
[2] Internet-Based Cognitive Behavioral Therapy
[3] Health Insurance Portability and Accountability Act
[4] General Data Protection Regulation
[5] Edge Analytics
تهیه‌وتنظیم: دکتر سیدعلی معبودی
