پذیرش هوش مصنوعی در زمینه بهداشت به همراه مدیریت ریسک‌ها
پیاده‌سازی هوش مصنوعی (AI) در بخش‌های مختلف به یک مرحله بحرانی رسیده است، اما یکپارچه‌سازی آن در زمینه پزشکی نشان‌دهنده رقص منحصر به فردی بین پیشرفت فناوری و ایمنی بیمار است. سامانه‌های هوش مصنوعی طراحی شده‌اند تا از داده‌های بزرگ جستجو کنند، الگوها را شناسایی کنند و راه‌حل‌ها ارائه دهند جایی که حل مشکلات به شیوه‌های متداول به سادگی ممکن نیست. این فرآیند به مسافرت در یک جنگل متنوع و انتخاب مسیر بهینه بدون راهنمایی دستی شباهت دارد.
چنین الگوریتم‌هایی به رویکردی خطی در حل مسائل نیاز دارند، از ورودی‌های داده‌های مربوط و هدف تنها می‌طلبند و نتیجه را تحویل می‌دهند. این روش، هر چند انجام کاری بهینه، گاهی اوقات در فرآیند تصمیم‌گیری خود شفافیت را از دست می‌دهد – به معروفیت پدیده “جعبه سیاه”. در حقیقت، در زندگی روزمره سرعت و سادگی قابل قدردانی‌اند، اما در حوزه پزشکی و امنیت مخاطرات بسیار بزرگ‌تری وجود دارد که از دست دادن کنترل‌اش می‌تواند تبعات جدی داشته باشد.
مهار “جعبه سیاه” هوش مصنوعی با ثبت رویدادها
برای کاهش ریسک‌های مربوط به هوش مصنوعی، اتحادیه اروپا اجرای ثبت رویداد برای سامانه‌های هوش مصنوعی با ریسک بالا، به‌ویژه در حوزه بهداشت اجباری کرده است. این ثبت‌نامه طراحی شده است تا تمامی رویدادهای مهم مربوط به شناسایی موقعیت‌هایی که هوش مصنوعی ممکن است برای بیماران خطرات بهداشتی یا زندگی به وجود آورد، را ثبت کند. هدف این است که زمینه عملیاتی الگوریتم را بازسازی کرده و امکان اصلاح خطا و مسئولیت‌پذیری در صورت خرابی سیستم فراهم آید.
هوش مصنوعی در طیف دانش پزشکی
پزشکان با سر و کله زدن مواجه‌اند که آیا باید پیشنهادات هوش مصنوعی را به عنوان دانش پزشکی جاری در نظر بگیرند. همچنان شک وجود دارد که پیروی یا مخالفت با دستورات هوش مصنوعی می‌تواند منجر به اتهاماتی از نادرستی حرفه‌ای شود. طبق قانون پزشکی، ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی باید با راهنمایی آخرین دانش پزشکی عمل کرده، که این امر سوالی را ایجاد می‌کند که آیا اطلاعات تولیدشده توسط هوش مصنوعی تحت این استاندار ارزیابی می‌شود یا خیر.
هر چند که تصمیم‌های دادگاه عالی از نیمه قرن بیستم برای تعیین خطاهای پزشکی و دقت در انجام وظایف کاملاً فراموش شده بودند، امکانات هوش مصنوعی امروزی کاملاً پیش‌بینی نشده بودند. ادامه تفسیر دقت بر اساس دانش پزشکی معاصر، سوال نقش هوش مصنوعی در استاندار بهداشتی را باز می‌گذارد. با پیشرفت فناوری، تلاقی بین داده‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی و درمان پزشکی ادامه دارد و بدون تردید استانداردهای حقوقی و اخلاقی در حوزه بهداشت را تحت تأثیر قرار می‌دهد.
عوامل موجب صعود هوش مصنوعی در پزشکی
افزایش در مصرف هوش مصنوعی در حوزه بهداشت به‌میزانی به افزایش در سوابق پزشکی الکترونیکی (EHR)، افزایش توانایی محاسباتی و توسعه مدل‌های بیشتر پیشگام ماشین برداری برمی‌گردد. هوش مصنوعی در زمینه‌های شناخت الگو، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌ای و وظایف تکراری بهتر عمل می‌کند، که آن را به منبع ارزشمندی در تشخیص، برنامه‌ریزی درمان، پزشکی شخصی‌سازی شده و مدیریت وظایف اداری در تنظیمات بهداشتی می‌کند.
سؤالات مهم و چالش‌های اصلی
آیا هوش مصنوعی می‌تواند کارآیی درمان بیماران را بهبود بخشد؟
بله، هوش مصنوعی می‌تواند کارآیی درمان بیماران را با امکان تشخیص‌های دقیق‌تر، پیش‌بینی عوارض احتمالی و ارائه برنامه‌های درمان شخصی‌سازی شده، بهبود بخشد. به عنوان مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی تصاویر رادیولوژی را با سطح دقت بالا تحلیل می‌کنند که گاهی از تخصصی‌های انسانی پیشی می‌گیرند.
چگونه می‌توانیم اخلاق هوش مصنوعی در پزشکی را تضمین کنیم؟
اخلاق هوش مصنوعی در پزشکی توسط ایجاد چارچوب‌ها و رهنمودهایی تضمین می‌شود که شفافیت، عدالت و مسئولیت در تصمیم‌های هوش مصنوعی را تعیین کنند. این ممکن است شامل حکومت چند طرفه باشد، جایی که بیماران، پزشکان، اخلاق‌دانان و توسعه‌دهندگان فناوری با هم همکاری می‌کنند تا هدایت استقرار اخلاقی هوش مصنوعی در حوزه بهداشت را به عهده بگیرند.
آیا هوش مصنوعی جایگزین ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی انسانی خواهد شد؟
هرچند نگرانی وجود دارد که هوش مصنوعی برخی از وظایفی که ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی انجام می‌دهند جایگزین کند، اما احتمالاً است که هوش مصنوعی کار انسان‌ها را تقویت کند تا کاملاً جایگزین آن شود. تصمیم‌گیری‌های پیچیده، همدلی و ملاحظات اخلاقی باقی مانده، حوزه‌هایی هستند که داوری انسانی ضروری است.
مزایای هوش مصنوعی در بهداشت
– افزایش کارایی: هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های بزرگ را به سرعت پردازش کرده، سرعت و کارایی تشخیص و برنامه‌ریزی درمان را بهبود بخشد.
– دقت بالا: مدل‌های ماشین برداری می‌توانند نکات ریز در تصویربرداری یا اطلاعات ژنتیک را کشف کنند که ممکن است انسان‌ها آن‌ها را نادیده بگیرند.
– کاهش هزینه‌ها: در طول زمان، یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی می‌تواند هزینه‌های بهداشتی را کاهش دهد، با فرآیندهای بهینه‌سازی و کاهش نیاز به آزمون‌ها یا روش‌های اجرایی ناملزم.
معایب هوش مصنوعی در بهداشت
– مشکل جعبه سیاه: عدم شفافیت در تصمیم‌گیری‌های هوش مصنوعی می‌تواند منجر به عدم اعتماد و دشواری در درک نحوه رسیدن به نتیجه شود.
– نگرانی‌ها در حفاظت از داده‌ها: سامانه‌های هوش مصنوعی نیازمند دسترسی به داده‌های بیمار بزرگ هستند، که نگرانی‌هایی درباره حفاظت داده و حریم خصوصی ایجاد می‌کند.
– تعصب و نابرابری داده: اگر الگوریتم‌های هوش مصنوعی بر داده‌های تعصب‌آمیز آموزش ببینند، ممکن است مشکلات مربوط به نابرابری واقعیت‌های بهداشتی را شدت ببخشند یا ادامه دهند.
ادغام هوش مصنوعی در حوزه بهداشت بی‌تردید به مزایای پتانسیل می‌رساند، اما همچنین مسائل اخلاقی، قانونی و عملی را ارتقا می‌دهد. اطمینان از ایمنی، شفافیت و عدالت این سیستم‌ها بسیار مهم خواهد بود در حالی که پزشکی به همراه فناوری هوش مصنوعی ادامه دارد.
برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد هوش مصنوعی به طور کلی، می‌توانید به صفحه AI شرکت IBM و پرتال هوش مصنوعی Nature مراجعه کنید. این لینک‌ها شناور به طیف گسترده‌تری از هوش مصنوعی و برنامه‌های آن در انواع زمینه‌ها دسترسی می‌دهند.
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es