گروه سلامت و دارویی برکت: هوش مصنوعی در سال‌های اخیر به یکی از پیشرفته‌ترین فناوری‌ها در حوزه پزشکی تبدیل شده است و با توجه به تحولات سریع در این زمینه، نقش مهمی در بهبود فرآیندهای تشخیصی، درمانی و مدیریت منابع در بیمارستان‌ها ایفا می‌کند. در کشورهایی مانند ایران که با چالش‌هایی مانند کمبود نیروی متخصص، تعداد زیاد بیماران و محدودیت‌های منابع روبه‌رو هستند، پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود کیفیت خدمات درمانی، کاهش هزینه‌های پزشکی و تسریع در روند درمان کمک کند. بر همین اساس، هوش مصنوعی در ایران در حال گسترش است و بیمارستان‌ها و مراکز درمانی در حال بهره‌برداری از آن هستند.
در همین راستا، این گزارش به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در بیمارستان‌های ایران و تاثیر آن بر فرآیندهای درمانی و تشخیصی، چالش‌ها و فرصت‌ها، و نمونه‌های موفق در این زمینه می‌پردازد.
پروژه‌های تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی
هوش مصنوعی می‌تواند به پزشکان در تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها و کاهش زمان تشخیص کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، سیستم‌های هوش مصنوعی قادرند الگوهای پیچیده را از داده‌های پزشکی استخراج کرده و تشخیص‌هایی که ممکن است توسط پزشک به راحتی نادیده گرفته شوند، شبیه‌سازی کنند.
الف) تشخیص سرطان با استفاده از هوش مصنوعی
در ایران، بیمارستان‌هایی نظیر بیمارستان شریعتی تهران از سیستم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص سرطان‌ها استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها با تحلیل تصاویر پزشکی (رادیولوژی، سی‌تی‌اسکن، ام‌آر‌آی) قادرند علائم اولیه سرطان را شناسایی کنند. این فناوری‌ها با کاهش احتمال اشتباهات انسانی، می‌توانند میزان دقت در تشخیص سرطان‌های سینه، ریه و کولون را بهبود بخشند.
در پروژه‌ای که در بیمارستان شریعتی تهران پیاده‌سازی شده است، سیستم هوش مصنوعی تصاویر ماموگرافی را تجزیه و تحلیل کرده و با دقت بالا نواحی مشکوک به سرطان را شناسایی می‌کند. این سیستم به پزشکان کمک می‌کند که تشخیص سریع‌تری ارائه دهند و اقدامات درمانی به موقع انجام دهند.
ب) تشخیص بیماری‌های قلبی با استفاده از هوش مصنوعی
در بیمارستان‌های ایران، به ویژه در بیمارستان‌های تخصصی قلب مانند بیمارستان قلب تهران و بیمارستان مسیح دانشوری، از هوش مصنوعی برای تحلیل نوار قلب (ECG) و سیگنال‌های رادیولوژی قلب استفاده می‌شود. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند نشانه‌های اولیه حملات قلبی، نارسایی قلبی یا آریتمی‌های قلبی را شبیه‌سازی کنند و به پزشکان هشدار دهند. این پیش‌بینی‌ها باعث می‌شود که پزشکان قادر باشند درمان‌های فوری و مؤثرتری ارائه دهند.
پروژه‌های درمانی مبتنی بر هوش مصنوعی
هوش مصنوعی نه تنها در تشخیص بیماری‌ها بلکه در درمان آن‌ها نیز تأثیرگذار است. سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی قادرند با تحلیل داده‌های پزشکی بیمار، به درمان‌های شخصی‌سازی‌شده و متناسب با نیازهای بیمار کمک کنند.
الف) پیش‌بینی بیماری‌های مزمن با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
بیمارستان‌های بزرگ ایران، مانند بیمارستان امام خمینی تهران، از سیستم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی بیماری‌های مزمن مانند دیابت، فشار خون بالا، چاقی و بیماری‌های قلبی استفاده می‌کنند. این سیستم‌ها با تحلیل داده‌های بیماران، از جمله تاریخچه پزشکی، ژنتیک و شیوه زندگی، می‌توانند پیش‌بینی کنند که احتمال بروز این بیماری‌ها در آینده چقدر است. پزشکان می‌توانند از این پیش‌بینی‌ها برای ارائه درمان‌های پیشگیرانه و کاهش خطرات استفاده کنند.
برای مثال، در بیمارستان امام خمینی تهران، یک مدل هوش مصنوعی برای پیش‌بینی خطر بروز دیابت در افراد استفاده می‌شود. این مدل با بررسی عواملی همچون سن، وزن، تاریخچه خانوادگی و سطح فعالیت بدنی، به پزشکان کمک می‌کند تا بیماران در معرض خطر را شناسایی کرده و اقدامات پیشگیرانه انجام دهند.
ب) درمان شخصی‌سازی‌شده با استفاده از داده‌های بیمار
در بیمارستان‌هایی مانند بیمارستان مسیح دانشوری، استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های ژنتیکی و بالینی بیماران در حال افزایش است. این سیستم‌ها می‌توانند درمان‌های شخصی‌سازی‌شده را پیشنهاد دهند که متناسب با ویژگی‌های ژنتیکی و وضعیت بالینی هر بیمار است. این فناوری‌ها می‌توانند به کاهش عوارض جانبی داروها کمک کنند و درمان‌های مؤثرتری ارائه دهند. برای مثال، در درمان سرطان‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های ژنتیکی، داروهایی را پیشنهاد دهد که برای درمان نوع خاصی از سرطان در هر بیمار مؤثرتر باشند.
مدیریت منابع بیمارستانی با استفاده از هوش مصنوعی
یکی دیگر از جنبه‌های کاربرد هوش مصنوعی در بیمارستان‌ها، بهینه‌سازی مدیریت منابع و کاهش هزینه‌ها است. این فناوری‌ها می‌توانند فرآیندهای داخلی بیمارستان‌ها را بهبود دهند و استفاده بهینه از منابع محدود بیمارستان‌ها را فراهم کنند.
