هوش مصنوعی و تغییر در مشاغل علوم پزشکی

1-مدیریت داده
2- تشخیص و درمان
3-پیشگیری از انجام کارهای تکراری
4-ژنتیک و هوش مصنوعی
5-تولید دارو

با تکامل یافتن ظرفیت دیجیتال، داده‌های بیشتری در فضای دیجیتال تولید و ذخیره می‌شوند. سرعت تولید داده‌‌های دیجیتال به صورت سرسام آوری رو افزایش بوده و هر ۲ سال یک بار دو برابر می‌شود. به طوری که در سال ۲۰۲۰ سالانه ۴۴ ترلیون گیگابایت داده دیجیتال در جهان تولید می‌گردد.

برای پردازش و کنترل این حجم از داده به هوش مصنوعی یا A.I نیاز داریم. هوش مصنوعی هم اکنون نیز در بسیاری از جنبه‌های زندگی ما حضور دارد. از جمله در خودروها، سرچ اینترنت و هنگام خرید کردن. اما تصور کنید وقتی هوش مصنوعی وارد نظام سلامت شود، چه اتفاقی خواهد افتاد!

هوش مصنوعی در مشاغل سلامت و حوزه پزشکی می‌تواند مدیریت برنامه‌های درمانی را تسهیل کند. همچنین اطلاعات بیمار برای تشخیص بیماری‌ را به طور کامل در اختیار پزشک او قرار می‌دهد. با این حال هنوز استفاده از هوش مصنوعی به صورت فراگیر قابل اجرا نیست. چرا که فرایند بسیار هزینه‌بری بوده و استفاده از آن برای همه کاربران آسان نیست.

مدیریت داده
واضح‌ترین استفاده‌ی هوش مصنوعی در حوزه سلامت، مدیریت داده‌ها می‌باشد. هوش مصنوعی داده‌ها را جمع‌آوری، ذخیره و کنترل می‌کند. در اینجاست که مواردی از جمله ثبت الکترونیکی سلامت (EHR) روی کار می‌آيند. بدین صورت پزشکان و سایر اعضای کادر درمان به جای اتلاف وقت در کاغذبازی‌ها، می‌توانند تمرکز خود را بر روی شرایط بیمار بگذارند.

تشخیص و درمان
الگوریتم‌های هوش مصنوعی به پزشک در تصمیم‌گیری دقیق برای تشخیص بیماری‌ها کمک می‌کند. برای مثال با کمک هوش مصنوعی، تشخیص سرطان در عکس‌های رادیولوژي با دقت بیشتری انجام می‌شود. با پیشرفت این علم، روزی می‌رسد که هوش مصنوعی آموزش‌دیده، درمان‌هایی را برای بیماری‌ها پیشنهاد می‌دهد که متخصصان انسانی قادر به یافتن آن‌ها نیستند.

پیشگیری از انجام کارهای تکراری
پزشکان، پرستاران و سایر اعضای کادر درمان باید در طول ساعات کاری خود برخی کارهای تکراری و یکنواخت را انجام دهند. طبق مطالعه‌ای در آمریکا، پزشکان به طور متوسط ۷/۸ ساعت در هفته برای مدیریت بیماری‌ها وقت صرف می‌کنند. به کمک هوش مصنوعی، کار اضافی اعضا حذف می‌شود.

ژنتیک و هوش مصنوعی
هوش مصنوعی در مشاغل مربوط به علم ژنتیک نیز تاثیر قابل توجهی داشته است. شناسایی الگوهایی از داده‌ها در ژنوم، بررسی جهش‌های ژنی و ارتباط ژن‌ها با بیماری‌ها از جمله اهدافی است که در علم ژنتیک دنبال می‌شود. با کمک هوش مصنوعی سیستم‌هایی طراحی شده است که می‌تواند اتفاقات پیش آمده برای سلول بر اثر تغییر در DNA را گزارش کند. هوش مصنوعی مسیری جدید برای ارتقای شخصی‌سازی درمان می‌باشد.

تولید دارو
تولید دارو و انجام آزمایشات بالینی بر روی آن، گاهی بیش از دهه‌ها زمان برده و هزینه‌های میلیاردی به بار می‌آورد. سرعت بخشیدن به این روند و هزینه-اثربخش کردن آن به واسطه هوش مصنوعی امکان‌پذیر است. برای مثال استارتاپ دارویی «این سیلیکو» توانست با استفاده از هوش مصنوعی دارویی را در مدت فقط ۴۶ روز شناسایی کند.