Roman Remberهوش مصنوعی (AI) توانایی‌های قابل توجهی را در زمینه بهبود درمان بیماران از طریق تشخیص زود و دقیق برای خود جلب کرده‌است، به ویژه در حوزه بهبود نظام درمانی بیماران از طریق تشخیص زود و دقیق برای خود جلب کرده‌است. مطالعات اخیر نشان داده‌اند که هوش مصنوعی در تشخیص مختلف از شکستگی استخوان تا تومورهای استخوان و نکروز پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است. این پیشرفت‌ها پتانسیل انقلابی در تصویربرداری پزشکی را دارند و دقت و کارایی تشخیص و درمان را ارتقاء می‌دهند.
نقش AI در تشخیص شکستگی
یکی از حوزه‌هایی که AI نشانه‌های قابل توجهی از پیشرفت نشان داده است، تشخیص شکستگی‌ها بوده است، به ویژه شکستگی هشتمالی آرادیوس که نسبت قابل توجهی از موارد بخش اورژانس را تشکیل می‌دهند. اشتباه تشخیص یا تاخیر در تشخیص این شکستگی‌ها می‌تواند به عواقب بیشتر و تحقیقات غیر ضروری منجر شود. اما با کمک الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مدل‌های AI به منظور شناسایی دقیق شکستگی‌ها در اشعه‌های مچ دست ساخته شده‌اند.
دکتر یورما ریهانن، رئیس جراحی دست در HUS و تیم تحقیقاتی او، موفق به آموزش یک مدل AI شده‌اند که نشان داده است توانایی 97 درصدی در شناسایی شکستگی‌های هشتمالی آرادیوس دارد. این تکنولوژی نوآورانه نه تنها در مواقع اورژانس کمک می‌کند بلکه پیشنهادات درمانی فوری را برای ارائه دهندگان مراقبت‌های بهداشتی فراهم می‌کند، تا تاخیرها را کاهش دهد و به اطمینان از ارائه مراقبت‌های مناسب و به موقع کمک کند.
حمایت بخش‌های اورژانسی
تکنولوژی AI نیز به عنوان یک ابزار ارزشمند برای پزشکان بخش‌های اورژانسی که ممکن است دانش تخصصی در تفسیر اشعه‌های دست یا مچ نداشته باشند، اثبات شده است. در مواردی که شکستگی‌ها همراه با شرایط دیگری مانند تومورهای استخوان خیره‌کننده مثل انکوندرماها هستند، تشخیص ممکن است دشوار باشد. با این حال، تیمی به رهبری دکتر ریهانن یک مدل AI توانسته است با نرخ موفقیتی 56 تست از 62 مورد، انکوندرماها را در دست شناسایی نماید. این حمایت ضروری را به پزشکان بخش‌های اورژانسی ارائه می‌دهد و دقت و کارایی کلی تشخیص‌ها را ارتقاء می‌دهد.
علاوه بر تشخیص شکستگی و تومور، AI همچنین نشان داده است که از تخصص‌های انسانی در تشخیص نکروز لانات که یک شرایط نادر واقعی وجود دارد، بیشتر است. مراحل ابتدایی نکروز برای تشخیص آسان در اشعه‌ها هستند، که منجر به تاخیر در تشخیص و گزینه‌های محدود درمانی می‌شوند. با این حال، تیم دکتر ریهانن یک مدل AI توسعه داده است که به طور صحیح نکروز را در 28 مورد از 30 موردش شناسایی نمود، که عملکرد تخصصی‌های تجربه‌کرده را بهتر می‌کند.
تغییر دادن تصویربرداری پزشکی
این مطالعات نشان می‌دهند که اهمیت روز افزون الگوریتم‌های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی در حوزه تصویربرداری پزشکی روبه‌رشد است. با پتانسیل تغییر کلاسیفیکیشن و تشخیص پزشکی، الگوریتم‌های AI ابزاری کارا و هزینه‌ای برای تجزیه و تحلیل حجم بزرگی از تصاویر فراهم می‌سازند. با شناسایی ناهمواری‌ها، عوامل خطر و احتمال مشکلات، تکنولوژی AI پتانسیل بهبود قابل توجه نتایج درمانی را دارد و مراقبت‌های بیماران را ارتقاء می‌دهد.
پرسش‌های متداول:
پ: چیست AI؟
ج: AI یا هوش مصنوعی به سیستم‌ها یا ماشین‌های کامپیوتری اشاره دارد که برای نشان دادن هوش مانند انسان طراحی شده‌اند و وظایفی که معمولاً نیازمند هوش انسانی هستند، مانند درک بصری، شناسایی گفتار و تصمیم‌گیری را انجام می‌دهند.
پ: چگونه AI در تصویربرداری پزشکی کمک می‌کند؟
ج: الگوریتم‌های AI از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی مانند اشعه‌های ایکس، اسکن CT یا اسکن MRI استفاده می‌کنند. با شناسایی الگوها، ناهمتایها و تشخیص‌های احتمالی، تکنولوژی AI حرفه‌ای‌های بهداشتی را در انجام ارزیابی‌های دقیق و به موقع برای درمان بیماران حمایت می‌کند.
پ: چه مزایاهایی می‌توان از AI در حوزه بهداشت تصور کرد؟
AI توانایی بهبود قابل توجهی در تشخیص بیماران و نتایج درمانی را با کاهش اشتباهات، افزایش کارایی و بهبود دقت تشخیص را دارا می‌باشد. همچنین می‌تواند حمایت ارزشمندی به حرفه‌ای‌های بهداشتی ارائه دهد، به خصوص در مواقع اورژانسی یا هنگام برخورد با موارد پیچیده.
پ: آیا مخاوف یا محدودیت‌های بالقوه AI در حوزه بهداشت وجود دارد؟
بهره‌وری بزرگی وجود دارد، ابزارهای حریم خصوصی و امنیت داده، رفع مشکلات و محدودیت‌ها در الگوریتم‌ها و نگه‌داشتن تعادل بین داوری انسانی و کمک AI. تحقیقات روز به روز و همکاری بین رشته‌ای برای برطرف کردن این بزرگی‌ها و بیشینه‌سازی ظرفیت AI در حوزه بهداشت ضروری است.
