هوش مصنوعی (AI) پیشرفت‌های قابل توجهی در زمینه بهداشت داشته است، به ویژه در بهبود درمان بیماران از طریق تشخیص‌های زودهنگام و دقیق. مطالعات اخیر، توانایی هوش مصنوعی در تشخیص انواع موارد مختلف را، از شکستگی‌ها تا تومورهای استخوان و نخری استخوانی، برجسته کرده‌اند. این پیشرفت‌ها قادرند به تحولی در تصویربرداری پزشکی منجر شده و دقت و کارایی تشخیص و درمان را ارتقا دهند.
## پیوستگی هوش مصنوعی در تشخیص شکستگی
یکی از حوزه‌هایی که هوش مصنوعی نشانه‌های قابل توجهی از توانمندی نشان داده است، تشخیص شکستگی‌ها به ویژه شکستگی‌های شعاعی دستی است که بخش قابل توجهی از موارد بخش اورژانس را تشکیل می‌دهند. اشتباه در تشخیص یا تأخیر در تشخیص این شکست‌ها ممکن است منجر به پیچیدگی‌های بیشتر و بررسی‌های اضافی شود. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص دقیق شکستگی‌ها در پرتو ایکس مچ دست توسعه یافته‌اند.
دکتر جورما ریهانن، رئیس جراحی دست در HUS و تیم پژوهشی او، توانستند یک مدل AI را آموزش دهند که نشان داد دقت 97 درصدی در تشخیص شکستگی‌های شعاعی دستی دارد. این فناوری نوین نه تنها در موارد اورژانس کمک می‌کند، بلکه توصیه‌های درمان فوری برای ارائه دهندگان خدمات بهداشتی را فراهم می‌کند، باعث کاهش تأخیر می‌شود و اطمینان از ارائه مراقبت‌های به موقع و مناسب می‌شود.
## پشتیبانی برای بخش‌های اورژانس
فناوری هوش مصنوعی نیز به عنوان یک ابزار ارزشمند برای پزشکان بخش‌های اورژانس اثربخش ثابت شده است که ممکن است دانش تخصصی در تفسیر اشعه‌های دست یا مچ دست را نداشته باشند. در مواردی که شکستگی‌ها همراه با شرایط دیگری، مانند تومورهای خونی مهریاب مثل آنشوندروم هستند، تشخیص ممکن است چالش‌بر باشد. با این حال، یک تیم به رهبری دکتر ریهانن، یک مدل AI قادر به شناسایی آنشوندروم‌ها در دست با موفقیت 56 مورد از 62 مورد آزمایشی را دارند. این پشتیبانی اساسی را برای پزشکان بخش اورژانس فراهم می‌کند و دقت و کارایی کلی تشخیص‌ها را ارتقا می‌دهد.
علاوه بر تشخیص شکستگی و تومور، هوش مصنوعی نیز اثبات کرده است که تخصص‌های انسانی را در تشخیص نکروز نخاعی که یک شرایط نادر در تاثیر افراد خاص دارد، پیشی می‌گیرد. مراحل ابتدایی نکروز اغلب سخت به تشخیص در پرتو ایکس می‌پردازد، منجر به تأخیر در تشخیص و محدودیت‌های گزینه‌های درمانی می‌شود. با این حال، تیم دکتر ریهانن یک مدل AI توسعه داد که نکروز را در 28 مورد از 30 مورد با دقت تشخیص داد و عملکرد تخصص‌های با تجربه را پیش گرفت.
این مطالعات به اهمیت رو به رشد الگوریتم‌های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی در زمینه تصویربرداری پزشکی اشاره دارند. با قابلیت تبدیل دسته‌های تصاویر پزشکی و تشخیصات، الگوریتم‌های هوش مصنوعی وسیله‌ای کارآمد و مقرون به صرفه برای تجزیه و تحلیل حجم بزرگی از تصاویر فراهم می‌کنند. با شناسایی ناهمواری‌ها، عوامل خطر و ممکن است کلمات پررنگ.افت و پیش‌آگاهی‌ها، تکنولوژی هوش مصنوعی توانایی بهبود چشمگیر نتایج درمانی و افزایش مراقبت بیماران را داراست.
## سوالات متداول
س: هوش مصنوعی چیست؟
پاسخ: هوش مصنوعی یا Artificial Intelligence به سامانه‌ها یا ماشین‌هایی اشاره دارد که به منظور ارائه هوش مصنوعی مانند انسان و انجام وظایفی که معمولاً نیاز به هوش انسانی دارند، مانند درک بصری، شناسایی گفتار و تصمیم‌گیری، طراحی شده‌اند.
س: چگونه هوش مصنوعی در تصویربرداری پزشکی کمک می‌کند؟
پاسخ: الگوریتم‌های هوش مصنوعی از تکنیک‌های یادگیری عمیق برای تحلیل و تفسیر تصاویر پزشکی مانند پرتو ایکس، اسکن CT یا اسکن MRI استفاده می‌کنند. با شناسایی الگوها، ناهمواری‌ها و تشخیص‌های احتمالی، این تکنولوژی هوش مصنوعی پزشکان را در اخذ ارزیابی‌های دقیق و به موقع برای درمان بیماران حمایت می‌کند.
س: چه مزایاهای بالقوه‌ای از هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان وجود دارد؟
پاسخ: هوش مصنوعی پتانسیل بهبود قابل توجهی در عملکرد تشخیص بیماران و نتایج درمانی را با کاهش خطاها، ارتقای کارایی و افزایش دقت تشخیص دارد. همچنین می‌تواند حمایت ارزشمندی به پزشکان و پرسنل بهداشتی فراهم کند، به ویژه در شرایط اورژانسی یا زمانی که با موارد پیچیده سر و کار دارند.
س: آیا موارد مشکل‌زا یا محدودیت‌های بالقوه هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان وجود دارد؟
پاسخ: درحالی که هوش مصنوعی چشم انتظارهای زیادی دارد، بررسی‌هایی وجود دارند که باید مراعات کنیم، مانند تضمین حفظ حریم خصوصی و امنیت داده، رسیدگی به تعصب‌ها و محدودیت‌ها در الگوریتم‌ها و حفظ تعادل بین داوری انسانی و کمک هوش مصنوعی. تحقیقات مداوم و همکاری بین رشته‌ای اساسی است در رسیدگی به این مسائل و بهره‌برداری حداکثری از پتانسیل هوش مصنوعی در حوزه بهداشت و درمان.
## منابع
– hospitalwebsite.com
– medicaltechnologyjournal.com
The source of the article is from the blog kewauneecomet.com