چالش‌ها و فرصت‌های جدید در هر صنعت، زمانی ظهور می‌کنند که روند جاری در تقاضا برای محصولات یا خدمات تغییر کند و دانش و گرایش مشتریان به فناوری‌های پیشرفته زیاد شود. چنین تحولی پیکربندی زمینه جدید، محیط‌های تخصصی جدید و انگیزه‌های جدید را خلق کرده و ارتقا می‌دهد تا درنهایت، بهره‌وری بالاتر به نیاز موجود پاسخ دهد. کارکردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت شبیه به قالب اولیه پازل سلامت 4 است که تکه‌های کوچکی مانند یادگیری ماشین، اینترنت اشیا پزشکی و ربات‌های پزشکی در بطن آن قرار می‌گیرند تا طرح کلی تحول دیجیتال در نظام سلامت پیاده‌سازی شود.
1. تشخیص بیماریهای قلب و عروق با هوش مصنوعی
در پزشکی قلب و عروق، یکی از اولین کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت تشخیص سطح پتاسیم خون بر اساس موج‌های EKG (الکتروکاردیوگرام، سیگنال الکتریکی قلب) بود. اگر شخص سطح پتاسیم بسیار پایینی داشته باشد، امواج EKG قلب او تغییر می‌کند اما تشخیص این تغییر به‌دقت و تجربه زیادی نیاز دارد. با استفاده از هوش مصنوعی و هزاران نمونه آزمایشی، امروزه EKGهای خانگی می‌توانند سطح پتاسیم خون و خطرات متناظر با آن را با دقت قابل‌توجهی تشخیص دهند.
در تشخیص‌های هوشمند، پایگاه داده، نرم‌افزار و اطلاعات شخصی بیمار در یک ابر ذخیره و نمونه‌های متعدد از بیمار با گذشته خود او و نمونه‌های پایه سنجیده می‌شود. علاوه بر الگوریتم‌های هوش مصنوعی، ذخیره‌سازی ابری و محاسبات لبه تحولی دیجیتال در بخش سلامت‌اند که در بررسی‌های حیاتی مانند ارزیابی وضعیت قلب بیماران کمک شایانی به متخصصان قلب و عروق کرده‌اند.
اکنون می‌توان از هوش مصنوعی برای تجزیه‌وتحلیل سریع و دقیق تصویربرداری تشخیصی حاصل از اشعه ایکس، سیتی اسکن و ام‌آرآی بهره گرفت. آنچه سال‌ها پیش با تعداد زیادی از اپراتورها، پرستاران و متخصصان پزشکی انجام می‌شد، امروزه با کمترین دخالت انسان و از کانال پردازش ابری در نقاطی خارج از بیمارستان با دقت هرچه‌تمام‌تر حاصل می‌شود.
با استفاده از الگوریتم‌های پردازش تصویر، هوش مصنوعی تصاویر رادیولوژی را به‌منظور کشف الگوهای مختلف با معانی پزشکی متفاوت بررسی می‌کند. این الگوریتم‌ها در زمان کوتاه‌تر، موارد مهم‌تری را تشخیص می‌دهند که رادیولوژیست‌های مجرب نیز معمولا امکان تشخیص آن را در مراحل اولیه بیماری ندارند.
به‌ویژه، در بیماریهای قلبی تصمیم برای عمل باز قلب یا درمان با استفاده از روش‌های کمتر تهاجمی یک انتخاب حیاتی است که به زندگی بیمار گره می‌خورد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از داده‌ها استفاده می‌کنند تا مدل‌های دقیقی از وضعیت بیمار ارائه کنند. درنهایت، این مدل‌ها برای در نظر گرفتن سناریوهای تصمیم‌گیری مختلف و عواقب محتمل برای هر تصمیم استفاده می‌شوند.
2. تجزیه‌وتحلیل مقرون‌به‌صرفه داده‌ها
پزشکان هرروز حجم بالایی از داده‌ها را درباره بیماران و بیماریهای مختلف را در پایگاه‌های داده بارگذاری می‌کنند. با استفاده از کلان‌داده‌های پزشکی و الگوریتم‌های به‌صرفه در تحلیل آن‌ها، پزشکان می‌توانند الگوهای بیماریهای قدیمی و انواع جدید را کشف کنند که هرگز بدون دخالت هوش مصنوعی در حوزه سلامت ممکن نبود.
کلینیک مایو (Mayo) در کشور آمریکا، با استفاده از هوش مصنوعی در حوزه سلامت و پردازش ابری توانسته است در عرض یک سال، 8 نمونه از یک تومور بسیار نادر را کشف کند. با استفاده از این الگوریتم‌ها، به سطحی از توانمندی تشخیص رسیده‌اند و انواعی از شیوه‌های درمانی را تجویز می‌کنند که در کمتر جایی از دنیا ممکن است.
حتی باوجود اینترنت پرسرعت و دسترسی به مقالات روز، پزشکان امکان آگاهی از همه انواع بیماریهای جدید، روش‌های درمانی و داروهای جدید را ندارند. با این حال، با استفاده از ترکیب ذخیره ابری، پردازش ابری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌ها به‌صورت خودکار از نقاط مختلف دنیا تجمیع، پردازش و برای استفاده در قالب اپلیکیشن‌های پزشکی عرضه می‌شوند.
3. همکاری ربات‌ها در جراحی‌های پیچیده با هوش مصنوعی در حوزه سلامت
تحول دیجیتال در بخش سلامت بیشترین جلوه را در استفاده از ربات‌های پزشکی در جراحی‌های مختلف و بخصوص ارتوپدی، قلبی و عروقی و جراحی‌های مغزی پیدا می‌کند. انطباق تجربه و دانش جراحان با دقت و سرعت عمل ربات‌ها، نقطه عطفی در انجام جراحی‌های موفق بوده است.
با استفاده از ربات‌ها، انجام جراحی‌های آندوسکوپی با پورت‌های بسیار کوچک امکان‌پذیر شده تا جزئی‌ترین رد از عمل جراحی بر بدن بیمار باقی بماند. بخصوص، خستگی در هنگام جراحی‌های بلندمدت، مؤلفه‌ای است که در عمل‌های مشترک جراحان با ربات‌های پزشکی حذف شده است. ربات‌ها می‌توانند در هنگام جراحی در زاویه‌های مختلف حرکت کنند بدون اینکه کوچک‌ترین آسیب را به بافت‌های حساس وارد آورند.
جراحان با استفاده از مانیتورهای کنترلی، می‌توانند ربات‌ها را برای دسترسی به عمیق‌ترین تومورها هدایت کنند. این امر باعث شده است جراحانی که دیگر آن ثبات عضلانی و تمرکز پیشین در جراحی را ندارند، اما تجربه و دانش با ارزشی در پزشکی دارند، بتوانند از ربات‌ها به‌عنوان بازوهای مطمئن، راسخ و متمرکز خود بهره بگیرند.
4. استفاده از واقعیت افزوده و چاپگرهای سه‌بعدی در بخش آموزش
واقعیت افزوده (AR) نقش مهمی در اتصال متخصصان به بیمارستان‌ها برای درمان بیماران و آموزش نیروهای جدید از راه دور، ایفا می‌کند. واقعیت افزوده بعنوان یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت به پزشکان و دانشجویان پزشکی امکان می‌دهد که آموزش‌های واقع‌بینانه را نه‌فقط در جراحی و تشخیص معمول، بلکه در فرایند تولید دارو و مواجهه با موقعیت‌های بحرانی (مانند همه‌گیری‌ها) دریافت کنند.
یکی از فرایندهای نوظهور، استفاده از واقعیت افزوده برای ارائه روند و مستندات تشخیص و داروهای بیمار به پزشکان در نقاط خارج از بیمارستان است (Telemedicine یا پزشکی از راه دور). این روند، گام مهمی در خدمت‌رسانی پزشکی به نقاط روستایی و توسعه‌نیافته است.
همچنین، چاپگرهای سه‌بعدی و الگوریتم‌های ساخت افزایشی این امکان را فراهم کرده‌اند که دقیق‌ترین مدل‌های فیزیکی از اندام‌های مختلف بدن را تولید و در اختیار بخش آموزش نظام سلامت قرار دهند. علاوه‌براین، در برخی نقاط دنیا، جراحان از نمونه‌های سه‌بعدی برای توضیح وضعیت بیمار و روند انجام جراحی به او استفاده می‌کنند.
ساخت افزایشی تحولی در حوزه فناوری است که به پزشکان این امکان را می‌دهد تا پروتزهای پزشکی بسیار کاربردی و سفارشی را تولید کنند. بخصوص در بخش تولید اندام‌های مصنوعی، ساخت افزایشی نمود کامل جریان نوین سلامت 4 و بهره‌گیری حداکثری از هوش مصنوعی در حوزه سلامت است.
5. حسابرسی دیجیتال و دقیق با کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت
همزمان با جنبه پزشکی کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت، این ابزار فناوری راه‌حل‌های قابل‌توجهی برای کاهش خطا و افزایش سرعت در حسابرسی امور بیماران در بخش‌های پذیرش و ترخیص فراهم کرده است. برای مثال، سامانه‌های یکپارچه بیمارستان‌ها و شرکت‌های بیمه، روند بررسی پرونده‌ها را بسیار سریع‌تر کرده‌اند و مراجعه‌های حضوری را به حداقل رسانده‌اند.
افزایش تقاضا برای نیروی متخصص در نظام سلامت روزبه‌روز نگرانی‌های بیشتری نسبت به بروز بحران در حوزه پزشکی ایجاد می‌کند. هوش مصنوعی و اجزای دیگر سلامت 4 می‌توانند اهرم قابل‌اعتمادی در اتوماسیون بخش زیادی از فعالیت‌های سیستم پزشکی و کاهش فشار موجود بر نیروی انسانی آن باشند.
