هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در بهبود نتایج بهداشتی ظاهر شده است. این ابزار نه تنها تشخیص و درمان بیماران فردی را انقلابی کرده است، بلکه اکنون پتانسیل دارد تا به چالش‌های بهداشت عمومی گسترده‌تری روی بیاورد.
سازمان‌های بهداشتی به‌طور فزاینده‌ای به توانایی هوش مصنوعی برای مقابله با نابرابری‌های بهداشتی با تمرکز بر عوامل تعیین‌کننده‌ی اجتماعی بهداشت (SDOH) علاقه‌مند شده‌اند. این عوامل تعیین‌کننده، مانند استحکام اقتصادی، دسترسی به آموزش، منطقه و محیط‌های ساخته‌شده، و زمینه اجتماعی و جامعه‌ای نقش مهمی در شکل‌دهی به نتایج بهداشتی افراد ایفا می‌کنند.
با بهره‌برداری از هوش مصنوعی، سازمان‌های بهداشتی می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها، شامل اطلاعات غیرساختاری از یادداشت‌های پزشکان و پرونده‌های پزشکی، را تجزیه و تحلیل کرده و عوامل غیرپزشکی که بر نتایج بهداشتی تأثیر می‌گذارند را شناسایی و مورد بررسی قرار دهند. مدل‌های پیش‌بینی که داده‌های ادعاها را با SDOH ترکیب می‌کنند نشان می‌دهند که از پتانسیل بهبود ایندکس خطر و اطلاعات دقیق برای مداخلات هدفمند برای جمعیت‌های در معرض خطر استفاده نموده‌اند.
**پرسش‌های متداول:**
1. **نابرابری‌های بهداشتی چیست؟**
– اختلاف‌های بهداشتی بین گروه‌های جمعیتی مختلف را نابرابری‌های بهداشتی می‌نامند که وقتی توسط شرایط اجتماعی سیستمی مانند فقر و نژادپرستی تقویت می‌شوند به نابرابری‌های بهداشتی تبدیل می‌شوند. این نابرابری‌ها می‌توانند بر SDOH مختلف نقش بنیادی در تحت چگونگی زندگی و پیری افراد ایفا کنند.
2. **چرا از اس‌دی‌اُاچ صف‌دهی می‌شود؟**
– صف‌دهی برای SDOH به ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی و موسسات امکان شناسایی عوامل پنهان مؤثر بر سلامتی بیمارانشان امکان می‌دهد. با درک این تعیین کننده‌های اجتماعی، ارائه‌دهندگان بهداشتی می‌توانند مراقبت را برای برآوردن نیازهای خاص شخصیت‌بندی کرده، بیماران را با خدمات اجتماعی مناسب ارتباط داده و نیازهای اجتماعی ناپردازیده را پوشش دهند. نمونه‌هایی از ابتکارات موفق شامل برنامه‌های سرویس اشتراک‌وسیله نقلیه برای انتقال بیماران به ویزیت‌ها و ارائه فیلترهای هپا رایگان در مناطق شدیدا آلوده به آلودگی هوا است.
3. **چگونه هوش مصنوعی کمک می‌کند؟**
– مدل‌های هوش مصنوعی چارچوب‌های ریاضی یا الگوریتم‌هایی هستند که اجازه می‌دهند کامپیوترها وظایف پیچیده را انجام دهند و تصمیماتی بر اساس داده‌های پیوسته پردازش شده بگیرند. مطالعات نشان داده‌اند که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بهبود موقعیت SDOH را از یادداشت‌های متنی پزشکان بهبود داده و قابلیت‌های گرفتن کد‌های بین‌المللی بیماری‌های (ICD) پزشکان را پیش بگیرند.
4. **آیا خطراتی وجود دارد؟**
– هر چند که هوش مصنوعی پتانسیل بزرگی دارد، اما خطرات و چالش‌هایی وجود دارند که باید به آن‌ها پرداخته شود. یکی از اصلی‌ترین نگرانی‌ها حضور تعصبات انسانی در الگوریتم‌های هوش مصنوعی است. باید از تعمیق این تعصبات، که می‌توانند نژادپرستی و طبقه‌بندی اجتماعی را تداوم دهند، در محیط‌های بهداشتی بپرهیزیم. روندها و سیاست‌های اخلاقی، شامل بدست آوردن موافقت صریح از بیماران در ارتباط با استفاده از داده‌هایشان، می‌توانند کمک کنند تا این تعصبات کاهش یابند.
5. **آیا هوش مصنوعی به همگان کمک می‌کند؟**
– دسترسی به فناوری هوش مصنوعی یک موضوع حیاتی دیگر است. جمعیت‌های با درآمد پایین، هم در ایالات متحده و هم جهانی، بیشترین میزان استفاده را از مدل‌های هوش مصنوعی می‌برند اما ممکن است به آن‌ها دسترسی نداشته باشند. هزینه‌های پیاده‌سازی و نگهداری، و همچنین نیازهای زیرساختی فنی، می‌توانند موانعی را برای مؤسسات بهداشتی کم‌بودجه ایجاد کنند. نوآوری‌هایی که هزینه‌ها را کاهش دهند و در عین حال کارایی را حفظ کنند برای اطمینان از دسترسی برابر به فناوری‌های مراقبت‌های بهداشتی هوش مصنوعی ضروری است.
به علاوه، مدل‌های هوش مصنوعی باید قابل تطبیق و قادر به درنظرگرفتن اختلافات مناطقی، سنی، جنسیتی و زمینه‌های پزشکی. درج داده‌های متنوع در فازهای برنامه‌ریزی و آموزش می‌تواند کمک کند تا خطرات جابه‌جایی داده و بهبود کاربرد مدل‌ها در میان جمعیت‌ها را پوشش دهد.
در پایان، هوش مصنوعی دارای پتانسیل تغییر دادن بهداشت با حل نابرابری‌های بهداشتی و بهبود نتایج بهداشت عمومی است. با این حال، ضروری است که خطرات مرتبط با تعصبات، موانع دسترسی و محدودیت‌های داده را اداره کنیم تا اطمینان حاصل شود که هوش مصنوعی به همه افراد، بدون توجه به وضعیت اقتصادی یا مکان زندگی‌شان، منافع زیادی می‌کند.
منبع:
– سلامت افراد 2030، وزارت بهداشت و خدمات انسانی آمریکا، دفتر پیشگیری از بیماری و ترویج سلامت
**منابع:**
– [healthy-people2030.org](#)
The source of the article is from the blog macholevante.com