پنج شنبه, 15 خرداد 1399
با هوش مصنوعی از خود مراقبت کنید

فناوری حاوی روش‌های تازه‌ای برای مدیریت سلامتی است و بیماران با استفاده از این راهکار‌ها قادر خواهند بود تا از خود بهتر مراقبت کنند.

پیتر پیوت (Peter Piot)، میکروبیولوژیست، درباره هوش‌مصنوعی و تغییراتی که در روش مدیریت سلامتی اتفاق افتاده، می‌گوید: بهره‌برداری از یادگیری ماشین در توسعه و بهبود سلامتی، آرزویی است که پزشکان و صنعت مراقبت از سلامتی همواره به آن می‌اندیشند. اگر پزشکان و صنعت مراقبت از سلامتی بتوانند در سال ۲۰۱۹ از یادگیری ماشین در مقیاسی جهانی بهره‌برداری و با رویکردی مناسب آن را پیاده‌سازی کنند، ممکن است به آرزوی خود دست یابند.

البته نباید از یاد برد که هوش‌مصنوعی و سرمایه‌گذاری به‌موقع لازمه تحقق رویای پزشکان و صنعت مراقبت از سلامتی است. با استفاده صحیح از هوش‌مصنوعی و یادگیری ماشین، سلامتی در جهان مردمی‌ خواهد شد و خدمات‌رسانی در حوزه سلامت به کشورهای متوسط و سطح پایین آسان‌تر خواهد بود.

کمبود شدید منابع انسانی یکی از مهم‌ترین موانع فراهم‌سازی سلامتی در سراسر دنیا‌ست به همین خاطر مراقبت از سلامتی در بسیاری از زمینه‌ها با شکست مواجه می‌شود. زمانی‌که پای سلامت جهانی وسط باشد، هوش‌مصنوعی فرصت‌های زیادی را در مقابل شما می‌گذارد، با بهره‌گیری از هوش‌مصنوعی دیگر بهانه‌ای برای کمبود نیروی‌کار وجود نخواهد داشت، به‌خصوص اگر هوش‌مصنوعی با فناوری موبایل ترکیب شده باشد.

به عنوان مثال، شرکت‌های بزرگ و سرمایه‌گذاران اجتماعی همچون پیک‌ویژن (peek vision) از فناوری‌های متکی بر اسمارت‎فون استفاده می‎‌کنند. آنها به این حقیقت رسیده‌اند که با استفاده از تلفن‌همراه می‌توان آزمایش‌های مربوط به سلامت چشم افراد را بدون نیاز به مکانی خاص انجام داد.

علاوه بر این، هوش‌مصنوعی موجب صرفه‎جویی در هزینه‌ها می‌شود و مردم را برای پیشرفت در سلامتی راهنمایی می‌کند. هوش‌مصنوعی این امکان را فراهم کرده ‌که اشخاص بتوانند از خود بهتر مراقبت کنند. به عبارتی، هوش‌مصنوعی مراقبت از سلامتی را شخصی‌سازی کرده و مردم با بهره‌گیری از هوش‌مصنوعی، دستگاه‌های پوشیدنی و امکاناتی از این دست به بهبودی خویش سرعت می‌بخشند. هوش‌مصنوعی به بیماران شانس مراقبت بهتر از خود را اهدا کرده است.

شرایط پزشکی در تمام کشورها یکسان نیست و خدمات‌رسانی به طور مساوی انجام نمی‌پذیرد، اما چیزی که تقریبا در تمام دنیا مشابه است، کمبودهای پزشکی است. با افزایش جمعیت، خدمات پزشکی نیز گسترش می‌یابد، آگاه‌سازی مردم و بیماران به جلوگیری از بیماری‌های خطرناک منجر خواهد شد. درحالی‌که نوآوری‌های زیادی در حوزه سلامت انجام شده است و سرمایه‌گذاری در هوش‌مصنوعی گرانبها‌ست، ارزیابی و ارزشگذاری مناسبی از این تکنولوژی جدید صورت نگرفته و هوش‌مصنوعی در حوزه سلامتی پیشرفتی نداشته است. باید توجه کرد که ارزیابی نیازمند اولویت و تحقیق است.

باید مطمئن شویم که فناوری‌های نو همگام با سلامت دیجیتال حرکت می‌کنند، زیرا فناوری و سلامت دیجیتال در کنار یکدیگر نه‌تنها ارزشمند هستند بلکه به بهبود بیماری‌های واگیردار و غیرواگیر کمک می‌کنند. با این وجود، نقدهایی برتغییر شیوه مدیریت سلامتی وارد است، منتقدان سلامت دیجیتال معتقدند تفاوتی میان واکسیناسیون و ساخت داروهای جدید وجود ندارد. منتقدان همچنین به قوانین مرتبط با یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در سلامت دیجیتال مشکوک هستند و معتقدند که تعریف درستی از هوش مصنوعی در سلامت دیجیتال نشده است.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با خطر تضعیف اعتماد و موفقیت مواجه هستند. ما نیازمند توسعه نوآوری در سطوح اجتماعی هستیم و به نظر می‌رسد روش‌های خلاقانه‌ای در این حوزه ابداع می‌شود ولی باید رویکرد مناسبی برای دسترسی به داده‌ها پیدا کنیم.

البته نباید از یاد ببریم که دسترسی به داده‌ها خود مستلزم خطراتی است، بنابراین باید مطمئن شویم که از داده‌هایمان محافظت می‌شود. اپلیکیشن‌های سلامتی و پزشکی دیجیتال علاوه بر نوآوری در زمینه ارزش‌های سلامتی بیماران فعالیت می‏کنند. دانشمندان همان اندازه که متکی به داده‌ها هستند،باید به اصول جمع‌آوری و تحلیل دادها اشراف داشته باشند.

همچنین دانشمندان هوش مصنوعی باید راهکارهای یادگیری ماشین را بشناسند. آنها باید از استفاده اخلاقی از داده‌ها و حفظ حریم خصوصی بیماران اطمینان حاصل کنند.برنامه‌های سلامت و نوآوری دیجیتال پزشکی نیز نیازمند اعتبار‌سنجی بالینی و توسعه ریشه‌ها هستند.

در اینجا منبع نقشی حیاتی دارد. همانطور که ملیندا گیتس(Melinda Gates) و سایرین هشدار داده‌اند، داده‌های جدید در مدل مدیریت سلامت از طریق هوش مصنوعی جایگزین داده‏های قبلی می‏شود و تاثیرگذاری قابل توجهی دارد.

بنابراین ما باید مطمئن شویم که داده‌ها به گونه‌ای جمع‌آوری می‌شوند که جوامع مختلف با آن قابل بررسی باشد. برای مثال، برنامه‎نویسان مختلفی در سراسر جهان وجود دارند؛ کسانی که از نظر نژاد و جنسیت با یکدیگر متفاوت هستند.

برای پیشرفت در آینده، نباید اشتباهات گذشته را تکرار کنیم. اتفاقی که دهه ۱۹۹۰ در آفریقا افتاد، نباید بازنمایی نشود. در دهه ۱۹۹۰، تلاش برای درک بیماری اچ‌آی‌وی/ ایدز در آفریقا با مقیاسی بزرگ انجام می‎گرفت، دانشمندان برای شناخت این بیماری متکی بر درک غرب بودند به همین دلیل سعی و کوشش‏شان به جایی نرسید و شکست خوردند.

از آنجا که کشورهای سطح پایین و متوسط، بیشتر از سایر کشورها در معرض خطر هستند، باید در شکل دادن به نوآوری‌های فناورانه بیشترین تفاوت را ایجاد کنند. به عبارتی،برای دریافت بهتر کمک‏های پزشکی باید هوشیار بود و داروهای تقلبی را شناخت. ام پیدگری نتورک (mPedigree Network) اولین‌بار در غنا کار خود را آغاز کرد.

ام‌پیدگری‎نتورک سیستم نوین ردیابی موبایل است که هویت پزشکان را بررسی می‎کند و به بیماران و متخصصان سلامت قدرت انتخاب می‎دهد. از طرفی با تقویت اعتبار زنجیره‌های تامین محصولات دارویی از جمله واکسن‌ها، داروهای تقلبی را شناسایی می‏کند.

این شرکت با گشایش یک آزمایشگاه هوش مصنوعی در غنا، برنامه‌های آموزشی اختصاصی‏ را برگزار می‏کند. این استارتاپ امیدوار است تا در سال ۲۰۱۹ روند پیشرفت بیماری‎ها را در آفریقا کاهش دهد. ام پیدگری نتورک استانداردهای ایمنی علی‎الخصوص ایمنی در محل کار را بررسی می‌کند و برنامه‌ای برای تغییر مراقبت‌های بهداشتی همگان دارد. با در نظر گرفتن این موضوع خواهیم فهمید در کاهش روند بیماری‎ها مشارکت عمومی- خصوصی تاثیرگذار است.

مشارکت عمومی- خصوصی در جهت ایجاد یک مجموعه از راه‌حل‌های دیجیتالی قوی، دشوار و منصفانه تقویت خواهند شد. این امر قدرت مردمی‎ساختن هوش مصنوعی را نشان داده و بیمار را برای مدیریت سلامتی‏اش راهنمایی می‏کند. این مسئله در کشورهای کم‌درآمد و کشورهایی با درآمد متوسط مفید و با کاهش هزینه‏های درمانی همراه خواهد بود.

منبع: shanbemag

برچسب ها: , , ,

مطالب مرتبط

0 دیدگاه

یک نظر ارسال کنید