جستجو
این کادر جستجو را ببندید.

شبکه موج تا ماده

جستجو
این کادر جستجو را ببندید.
هوش مصنوعی

هوش مصنوعی

درمان یائسگی با PEMF

پیشگیری از بیماری نقش بسیار مهمی را در حوزه سلامت بازی می‌کند. این امر زمانی اتفاق می‌افتد که هر جامعه به یک فناوری بررسی وضعیت سلامتی دسترسی داشته باشد. اگرچه دستگاه‌های هوشمند و پوشیدنی‌ها کاربردهای متعددی دارند، اما اکنون در میان ابزارهای مختلفی هستند که افراد برای بررسی وضعیت سلامتیشان از آن‌ها استفاده می‌کنند. این دستگاه‌ها، داده‌ها را تحلیل می‌کند و قابلیت بررسی توسط خود فرد یا افراد متخصص در حوزه سلامت به صورت از راه دور را نیز دارد.

همچنین، بیماران می‌توانند از یک سیستم یکپارچه بهره‌مند شده و متخصصینی که از این بیماران مراقبت می‌کنند می‌توانند به سرعت به گزارش علائم بیمار، هرگونه آزمایش‌های نشانگر زیستی و تصویربرداری گذشته و آینده و همچنین درمان‌های فعلی آن‌ها دسترسی داشته باشند. این یکپارچگی داده‌های متعدد می‌تواند به روند تصمیم‌گیری کمک کرده و بیماران نیز می‌توانند از نوآوری‌های دیگری که نادیده گرفته شده بودند یا پیاده‌سازی آن‌ها مشکل بود بهره‌مند شوند. به علاوه، برای درمان بیماری‌های پیچیده، چندین راهکار درمانی باید در دسترس باشد.

احتمال می‌رود که طراحی داروی مؤثر و ترکیباتی که مسیرهای مولکولی خاصی را مورد هدف قرار می‌دهند توسط یادگیری ماشین امکان‌پذیر است. به عنوان مثال، این قابلیت وجود دارد که بیماران سرطانی به طور مجزا مورد تحلیل قرار گرفته و یک راه‌حل اختصاصی برای تعیین این که چه دارو/داروهایی و چه ترکیباتی می‌توانند برای یک نتیجه درمانی بهینه مورد استفاده قرار گیرد ارائه شود. این پیشرفت‌ها در حوزه سلامت سودمند بوده و منجر به طول عمر انسان می‌شود.

به نظر می‌رسد کارهایی در حال انجام توسط هوش مصنوعی، در اجرای وظایف روزمره انسانی کارآمد بوده و در بسیاری از موارد حتی می‌تواند بهتر از انسان عمل کند و این فرصت را به کارمندان حوزه سلامت می‌دهد که بتوانند در وظایف سازنده دیگری فعالیت داشته باشند.

تحلیل داده‌های حوزه سلامت به کمک یادگیری ماشین و یادگیری عمیق

درمان یائسگی با PEMF

یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی بوده که شامل گروهی از روش‌هایی است که با پیدا کردن الگوهایی در میان داده‌ها برای تحلیل آن مورد استفاده قرار می‌گیرد. به کمک این الگوها می‌توان وضعیت پیچیده سلامت را فهمید (به طور مثال، شناسایی عوامل خطرساز بیماری) یا آینده وضعیت سلامت فرد را پیش‌بینی کرد (مثل پیش‌بینی بیماری). یادگیری ماشین از مدل‌های ریاضی برگرفته از آمار و احتمال استفاده کرده و با استفاده از داده‌هایی که در دسترس هستند، پیش‌بینی‌هایی برای داده‌هایی که موجود نیستند انجام می‌دهد.

یادگیری ماشین

درمان یائسگی با PEMF

به دلیل حجم قابل توجه داده‌های پزشکی که گردآوری می‌شوند، و روش‌های تحلیلی قدرتمند برای تجزیه و تحلیل و تفسیر این داده‌ها برای تبدیل آن‌ها به داده‌هایی ارزشمند مورد نیاز است. روش‌های هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین توانایی استخراج اطلاعات مفید از این داده‌های حجیم و استفاده از آن‌ها برای بهبود سیستم سلامت را دارد.

یادگیری عمیق چیست؟

درمان یائسگی با PEMF

یادگیری عمیق زیرمجموعه یادگیری ماشین و نسخه جدیدی از روش شبکه‌های عصبی است. این مدل‌ها شبیه شبکه‌های عصبی هستند با این تفاوت که تعداد لایه‌های زیادی دارند. پیشرفت‌هایی که در توان محاسباتی به وجود آمده است، در دسترس بودن داده‌های بیش‌تر و حجیم، و معرفی انواع جدید داده‌ها در ایجاد یادگیری عمیق نقش داشته است. کشف الگوهای غیرخطی پیچیده با استفاده از یادگیری عمیق قابل انجام می‌باشد و این کار به کمک لایه‌های مخفی بی‌شمار صورت می‌گیرد.

الگوریتم‌هایی که در یادگیری عمیق استفاده می‌شوند از میلیون‌ها مجموعه داده آموزشی، ویژگی‌های مورد نظر در داده ورودی را به طور خودکار تولید می‌کنند. به طور مثال، میلیون‌ها تصویر اشعه ایکس با برچسب‌هایی مبنی بر وجود تومور/گره به یک مدل یادگیری عمیق داده می‌شود و زمانی که این مدل با این مجموعه دادگان آموزش داده شد، سپس برای یک ورودی جدید (تصویر جدید) وجود تومور/گره را تشخیص می‌دهد.

در ادامه به برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت می‌پردازیم.

حذف هزینه های مرتبط با مشکلات پس از درمان

درمان یائسگی با PEMF

امروزه، امکان استفاده صحیح و دقیق از اطلاعات ارزشمند نهفته در داده‌ها، تقریباً در هر صنعتی امکان تصمیم‌گیری کارآمدتر را فراهم می‌کند. بهداشت و درمان نیز از این قاعده مستثنی نیست. با حرکت ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی به سمت یک فرمت یکنواخت برای ثبت نتایج بیمار، مقادیر زیادی از داده‌ها برای تجزیه و تحلیل توسط سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی قابل دسترسی است.

این سیستم‌ها قادر خواهند بود الگوهای نتایج را پس از درمان تجزیه و تحلیل کنند و درمان‌های مناسب را براساس مشخصات بیماران بیابند. در نتیجه، هوش مصنوعی تصمیم‌گیری بالینی را تسهیل می‌کند و تضمین می‌کند که مداخلات و درمان‌های مناسب برای هر بیمار طراحی شود، و در نتیجه رویکردی اختصاصی برای هر مراقبت فرد ایجاد می‌شود. این امر به حذف هزینه‌های مرتبط با مشکلات پس از درمان می انجامد.

کاهش هزینه‌های درمانی با تشخیص زودهنگام

درمان یائسگی با PEMF

دستگاه‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند فعالیت‌های تکراری و ساده را با دقت بیش‌تری انجام دهند، که از جمله این فعالیت‌ها می‌توان به پردازش تصاویر سی‌تی اسکن و آزمایش‌های خاص، کاهش اشتباهات پزشکی و تسهیل تشخیص و اقدام به موقع قبل از جدی شدن شرایط اشاره کرد. هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل و رمزگشایی تصاویر ماموگرافی دقت و توانایی بالاتر و سرعت بیشتری ی نسبت به انسان نشان داده است که امکان شناسایی زودتر سرطان سینه را نسبت به انسان فراهم می‌کند.

همچنین تشخیص شکستگی‌های مهره به کمک هوش مصنوعی-نشانه اولیه پوکی استخوان اولیه که اغلب در تشخیص انسانی نادیده گرفته می شود- می‌تواند به طور قابل توجهی هزینه خدمات بهداشتی در مواردی مانند پوکی استخوان را کاهش دهد.

بررسی وضعیت سلامتی ودستگاه‌های قابل حمل

درمان یائسگی با PEMF

هزاران نفر به پزشکان برای آگاهی از وضعیت بدنشان نیازمند هستند و این یک نیاز مستمر است. با این حال، دستگاه‌های پوشیدنی در حال تغییر این رویه هستند. این دستگاه‌ها فناوری جدیدی هستند که امکان اندازه‌گیری دائمی علائم حیاتی تحت شرایط مختلف را فراهم می‌کنند. با انعطاف‌پذیری که این دستگاه‌ها از خود نشان داده‌اند، کاربران می‌توانند از آن‌ها در هنگام دویدن، مدیتیشن، یا حتی هنگام دوش گرفتن استفاده کنند. هدف این دستگاه‌ها آن است که به افراد توانایی بررسی وضعیت سلامتی، تحلیل داده‌ها و مدیریت آن را بدهد.

ربات‌ها و دستگاه‌های مجهز به هوش مصنوعی

درمان یائسگی با PEMF

حوزه‌های بسیاری در سیستم سلامت وجود دارد که ربات‌ها جایگزین نیروی کار انسان شده‌اند، به توانایی انسان افزوده‌اند و به متخصصین کمک کرده‌اند. این موارد شامل ربات‌هایی که برای عمل‌های جراحی از قبیل عمل لاپاراسکوپی، دستیار برای توانبخشی و کمک بیمار، در پروتز و کاشت استفاده می‌شوند و آنهایی که به پزشکان و سایر کادر درمان در انجام وظایفشان کمک می‌کنند، می‌شود. در حال حاضر،تعدادی از ربات‌های در حال توسعه از فناوری هوش مصنوعی برای عملکرد بهتر در طبقه‌بندی‌ها، شناسایی گفتار، پردازش تصویر و غیره استفاده می‌کنند.

جراحی کم‌تهاجمی

درمان یائسگی با PEMF

جراحی معمول به میزان زیادی به لمس توسط جراح بستگی دارد، به این صورت که لمس کردن به جراحان امکان تفکیک بین بافت و اندام‌ها را می‌دهد و اغلب نیاز به جراحی باز است. اما تغییراتی در فناوری جراحی در حال وقوع است که تمرکز آن بر روی کم کردن برش، کاهش جراحی‌های باز، و استفاده از ابزارها و دوربین‌های انعطاف‌پذیری است که به جراح کمک می‌کند.

جراحی کم‌تهاجمی نیازمند مهارت‌های حرکتی است که بیش‌تر به ابزار وابسته باشد تا لمس مستقیم. حسگرهایی که برای جراحان محرک لمسی بهتری را فراهم کرده و از پردازش داده لمسی برای ترجمه داده حسی ورودی به محرک یا داده‌ای که توسط جراح قابل درک باشد استفاده کند. این نوع پردازش داده لمسی از هوش مصنوعی به خصوص شبکه عصبی برای افزایش کارایی این ترجمه سیگنال و تفسیر اطلاعات لمسی استفاده می‌کند.

هوش مصنوعی و تجسم پزشکی

درمان یائسگی با PEMF

تفسیر داده چه به صورت تصویر و یا ویدئو کار مشکلی است. متخصصین می‌بایست در حوزه مربوطه چندین سال آموزش ببینند تا توانایی تشخیص پدیده‌های پزشکی را به دست بیاورند و به طور پیوسته در حال یادگیری مفاهیم جدید باشند. با این وجود، تقاضادر این زمینه در حال افزایش است و با کمبود نیروی متخصص مواجه هستیم. بنابراین رویکرد جدیدی مبتنی بر هوش مصنوعی برای پر کردن این فضا مورد نیاز است.

به طور مثال، بینایی رایانه (از جمله حوزه‌های هوش مصنوعی) شامل تفسیر تصاویر و ویدئوها توسط ماشین‌ها در سطح توانایی انسانی و یا بالاتر شامل شناسایی شیء یا صحنه است. از جمله جاهایی که بینایی رایانه نقش به سزایی داشته است می‌توان به تشخیص مبتنی بر تصویر و یا جراحی به کمک تصویر اشاره کرد.

کشف و توسعه دارو

درمان یائسگی با PEMF

پیشرفت در حوزه دارو فرآیند بسیار طولانی، زمان‌بر، پرهزینه، و پیچیده‌ای است که غالباً بیش از 10 سال از زمان شناسایی مسیر مولکولی هدف تا زمانی که تولید دارو به تأیید رسیده و به بازار عرضه شود طول می‌کشد. هرگونه شکست در این فرآیند خسارت مالی هنگفتی به بار می‌آورد و در برخی از موارد این امر اجتناب‌ناپذیر است.

به علاوه، موانع بسیاری در کشف مسیر مولکولی داروی جدید که بتواند بسیار بهتر از نمونه موجود در بازار عمل کند، وجود دارد. به همین دلیل، فرآیند نوآوری در زمینه دارو مشکل و ناکارآمد است. امروزه الگوریتم‌های یادگیری ماشین پتانسیل بالقوه‌ای در جستجوی داده‌های شیمیایی مقیاس وسیع، طبقه‌بندی ترکیبات دارویی، پیش‌بینی واکنش دارو، تقابل دارو و گیرنده، طراحی ترکیبات دارویی و پیش‌بینی فعالیت دارو دارد.

جمع‌ بندی

درمان یائسگی با PEMF

امروزه، به دلیل تغییر شیوه زندگی نسبت به گذشته، روز به روز افراد بیش‌تری به مراقبت‌های سلامتی نیاز پیدا می‌کنند. هزینه‌های مراقبت‌های سلامتی و تعداد تقاضا نیز به طور چشمگیری در حال افزایش است. اکوسیستم مراقبت‌های سلامتی در حال تأثیرپذیری از پیشرفت‌های فناوری در حوزه علم داده است اما این دانش هنوز توانایی بالقوه خود را به طور کامل نشان نداده است. دیجیتالی کردن سیستم سلامت در دهه گذشته منجر به پیشرفت‌های قابل توجهی شده است.

گردآوری، مدیریت و ذخیره‌سازی این داده‌ها بسیار هزینه‌‎بر بوده و تا زمانی که دانشی از این اطلاعات استخراج نشود این داده‎ها بدون استفاده و بی‌ارزش خواهند بود. برای استفاده بهینه و مفید از این داده‎ها لازم است که تحلیل و تفسیر شوند. روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به تولید دانش از داده‎های جمع آوری شده کمک کرده و فشاری که از نظر هزینه/زمان روی سیستم‎‌های سلامت در یادگیری، پیش‌بینی بهتر و تشخیص هست را کم‎تر می‌کند. این ابزارها به بهبود کلی روند درمان از پیشگیری و مرحله تشخیص گرفته تا تجویز دارو و درمان کمک می‌کند.

هوش مصنوعی در حوزه پزشکی

درمان یائسگی با PEMF

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) یکی از علوم مرتبط با کامپیوتر است که در اصل به هوشمندی ماشین ها در درک شرایط پیچیده، استدلال و حل مسئله اطلاق می شود تا همانند هوش طبیعی انسان،‌ البته بسیار دقیق تر و سریع تر از ما به آنالیز داده ها و حل مسئله بپردازد. هوش مصنوعی در صنایع مختلف همچون خودرو سازی (به عنوان مثال ماشین های برقی و هوشمند شرکت تسلا)، معدن، حوزه پزشکی و … کاربرد دارد. ما در این مقاله قصد داریم به طور اختصاصی به هوش مصنوعی و پزشکی بپردازیم. بنابراین مطالعه این مقاله به علاقمندان حوزه کامپیوتر و پزشکی توصیه می گردد.

تاریخچه هوش مصنوعی و پزشکی

درمان یائسگی با PEMF

اسناد تاریخی موجود از دوران باستان، گویای آن است که از قدیم داستان هایی درباره موجودات هوشمندی که توانایی تفکر داشته اند، وجود داشته است. قرن ها بعد در کتاب هایی همچون کتاب داستانی فرانکشتاین به ماشین های هوشمند پرداخته شد که در واقع جزو اولین مطرح کنندگان اخلاقیات در حوزه هوش مصنوعی بودند. اگر بخواهیم به طور دقیق به تاریخچه هوش مصنوعی و پزشکی بپردازیم، می بایست بگوییم که در اصل توسعه علم عصب شناسی و ارائه نظریه اطلاعات و سایبرنتیک باعث شد محققان به توسعه یک مغز الکترونیکی بیندیشند. اولین مقاله نیز مربوط به سال 1943 از مک کولا و پیتیس است که در مقاله خود، به تعریف نورون های مصنوعی بر اساس نظریه «کامل بودن» تورینگ پرداختند.

ضمنا لازم به ذکر است که تحقیق پیرامون هوش مصنوعی در آزمایشگاهی در کالج دارتموث در سال 1956 آغاز شد و اصطلاح هوش مصنوعی توسط جان مک کارتی متولد شد.

با وجود همه تلاش ها موفقیت چشمگیری در توسعه هوش مصنوعی تا اواسط دهه 1970 میلادی بدست نیامد ولی در اوایل دهه 1980 میلادی کامپیوترهایی به نام سیستم خبره که توانایی شبیه سازی دانش و مهارت های تحلیلی متخصصان انسانی را دارا بودند، متولد شدند. معرفی فناوری هایی همچون VLSI و MOS که در اواسط دهه 1980 میلادی معرفی شدند، باعث توسعه شبکه های عصبی مصنوعی می شدند که این موضوع باعث تمایل سرمایه گذاران و محققان برای فعالیت بیشتر در حوزه هوش مصنوعی گردید. در اصل دهه 1990 میلادی و اوایل قرن 21 سرآغاز استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص های پزشکی بود.

کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی

درمان یائسگی با PEMF

همانطور که مستحضر هستید، رسیدن به علم تشخیص بیماری، مستلزم سال ها مطالعه در رشته پزشکی است که در این صورت نیز تشخیص درست بیماری، مخصوصا بیماری های سخت و نادر بسیار زمان بر است به طوریکه ممکن است زمان طلایی تشخیص و درمان گذشته و دیگر هیچ اقدامی برای بهبود بیمار موثر واقع نگردد.

اینجاست که اهمیت هوش مصنوعی در پزشکی به وضوح احساس می شود چرا که با ورود هوش مصنوعی به حوزه پزشکی، مراحل تشخیص بیماری با سرعت و دقت بیشتری طی خواهد شد. البته لازم به ذکر است که هوش مصنوعی تنها در تشخیص بیماری ها موثر نیست بلکه امروزه نقش مهمی در درمان ببماری ها نیز ایفا می کند که قطعا هوش مصنوعی در آینده نقش بیشتری در درمان بسیاری از بیماری ها به روش جراحی و غیر جراحی خواهد داشت.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی

درمان یائسگی با PEMF

تشخیص دقیق و کاهش خطای پزشکی

هر ساله در سراسر جهان تعدادی از بیماران به دلیل تشخیص دیر هنگام و حتی بر اثر اشتباهات و خطاهای پزشکی از دنیا می روند. بنابراین تولید ابزارهای تشخیصی با بهره گیری از هوش مصنوعی می تواند در تشخیص زودهنگام بیماری ها موثر باشد. از جمله این ابزارها می توان به دستگاه های رادیولوژی، سی تی اسکن و MRI مبتنی بر هوش مصنوعی و دستگاه بیورزونانس که نسل جدیدی از تکنولوژی مبتنی بر هوش مصنوعی است، اشاره کرد. به طور مثال دستگاه بیوفیلیا لوتوس که یک نوع دستگاه بیورزونانس محسوب می شود با دریافت اطلاعات با دقت بسیار بالا، به آنالیز داده ها پرداخته و تشخیص بسیار دقیقی از وضعیت بیمار را در اختیار پزشک معالج قرار می دهد.

استفاده از ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در اعمال جراحی

قطعا در سال های اخیر با ربات هایی که به جای انسان مشغول به کار هستند، مواجه شده اید. لازم به ذکر است که ربات هایی تولید شده اند که در اتاق عمل می توانند به کمک پزشک جراح رفته و یا حتی به تنهایی اعمال جراحی ساده تا عمل قلب باز را انجام دهند. البته در حال حاضر ربات ها نقش کمکی دارند ولی با سرعت پیشرفت هوش مصنوعی این احتمال وجود دارد که در آینده ای نه چندان دور، ربات ها به تنهایی نیز قادر به انجام عمل های جراحی باشند.

این ربات ها مجهز به ابزار جراحی، دوربین و بازوهای مکانیکی هستند. جراح، بازوهای مکانیکی را توسط یک رایانه کنترل می کند و ربات با کمک دوربین خود یک تصویر سه بعدی از محل جراحی را در اختیار جراح قرار می دهد که ممکن است عمل با دستورات ارسالی جراح و یا طبق آنالیز خود ربات انجام شود. جراحی با ربات ها فواید بسیاری دارد که یکی از آن ها ایجاد جراحت کمتر در بدن بیمار و نهایتا احساس درد کمتر و کاهش زمان نقاهت بیمار است.

شخصی سازی درمان به کمک هوش مصنوعی

داروها با یک فرمول مشخص برای همگان تولید می شوند، در صورتی که بدن هر فرد ممکن است واکنش های متفاوتی نسبت به هر دارو نشان دهد. بنابراین بهتر است درمان شخصی سازی شود. در صورتی که این امر بدون دخالت هوش مصنوعی قطعا امری پر هزینه و بسیار زمان بر است. در حالی که با تکنولوژی های مبتنی بر هوش مصنوعی می توان به ویژگی های منحصر به فرد بیمار پی برده و راه درمان منحصر به فرد با بیشترین اثرگذاری را انتخاب و اعمال نمود. در واقع با کمک الگوریتم ها می توان واکنش احتمالی بیمار را نسبت به نوع خاصی از درمان و دارو را پیش بینی کرد که این امر در سرعت زمان بهبودی و صرفه جویی در هزینه ها موثر است.

کشف دارو به کمک هوش مصنوعی

یکی دیگر از مزایای بهره گیری از هوش مصنوعی در حوزه پزشکی، کمک به کشف سریع دارو ها می باشد. در واقع تولید دارو و آزمایش های بالینی لازم برای صدور مجوز جهت ارائه آن امری بسیار پر هزینه و زمان بر است. اولین قدم در تولید دارو، پی بردن به ریشه بیولوژیکی بیماری است. در این مرحله می بایست اهداف مورد نظر ( که معمولا پروتئین ها هستند) شناسایی شوند. این امر خود پروسه ای طولانی است که با الگوریتم های یادگیری ماشینی می توان داده ها را که از قبل شناسایی شده اند به سادگی تحلیل کرد. این الگوریتم ها حتی می توانند به شناسایی خودکار پروتئین های مورد نظر نیز بپردازند. در واقع با کمک هوش مصنوعی می توان تمامی مراحل تولید تا آزمایش بالینی داروها را به طور خودکار و با سرعت بیشتر به انجام رسانید.

هوش مصنوعی در حوزه سلامت

درمان یائسگی با PEMF

در این مقاله که به طور اختصاصی در رابطه با هوش مصنوعی و حوزه سلامت به رشته تحریر درآمده است، ابتدا تعریفی از هوش مصنوعی و تاریخچه آن ارائه داده و سپس به کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت خواهیم پرداخت. بنابراین مطالعه این مطلب به تمامی افراد علاقمند به حوزه آی تی (اختصاصا هوش مصنوعی) و حوزه پزشکی توصیه می گردد.

تعریف و تاریخچه هوش مصنوعی در حوزه سلامت

درمان یائسگی با PEMF

هوش مصنوعی یا همان Artificial intelligence علم مرتبط با کامپیوتر است که در اصل به هوشمند سازی ماشین ها در جهت درک شرایط پیچیده، آنالیز، استدلال و حل مسائل مربوطه اطلاق می گردد. در واقع هدف از هوشمند سازی ماشین ها و ابزار مختلف کمک به انسان ها در راستای صرفه جویی در وقت و افزایش دقت در انجام امور مختلف است. از هوش مصنوعی در صنایع مختلف از جمله معدن، خودرو سازی و بیشتر امور خدماتی و حتی درمانی استفاده می شود. اسناد تاریخی موجود نشان دهنده آن است که بشر از دیرباز به موجودات هوشمندی که توانایی تفکر داشته اند، فکر کرده است.

به طوریکه آثار آن در کتاب ها و آثار باستانی مشاهده می شود. به عنوان مثال در کتاب فرانکشتاین به ماشین های هوشمندی پرداخته شده است و در آن حتی به اخلاقیات در حوزه هوش مصنوعی نیز پرداخته شده است. چرا که قطعا با پیشرفت علم و دستیابی انسان به ماشین ها و ربات های هوشمند سازی شده امکان بهره برداری های غیر اخلاقی از آن ها وجود دارد. در رابطه با تاریخچه هوش مصنوعی و حوزه پزشکی نیز می بایست به استحضار برسانیم که در ابتدا توسعه علم عصب شناسی و ارائه نظریه سانتریک باعث شد محققان به توسعه یک مغز الکترونیکی فکر کنند.

لازم به ذکر است که اولین مقاله که متعلق به مک کولا و پیتیس می باشد در سال 1943 منتشر شد که در این مقاله به تعریف نورون های مصنوعی بر اساس نظریه «کامل بودن» پرداخته شده بود. تحقیق در حوزه هوش مصنوعی نخستین بار در سال 1956 میلادی در آزمایشگاهی در کالج دارتموث انجام گرفت. نهایتا اوایل دهه 1980 میلادی کامپیوترهایی تحت عنوان سیستم خبره که توانایی شبیه سازی دانش و مهارت های تحلیلی متخصصان انسانی را دارا بودند، متولد شدند. دهه 1990 میلادی و اوایل قرن 21 سرآغاز ظهور و بروز استفاده از هوش مصنوعی به خصوص در حوزه پزشکی و سلامت بود.

کاربرد هوش مصنوعی در حوزه سلامت

درمان یائسگی با PEMF

از هوش مصنوعی می توان در قسمت های مختلف از جمله، تشخیص، پیشگیری، درمان و حتی در قسمت خدماتی مرتبط با حوزه سلامت بهره برداری کرد.

کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص بیماری ها

درمان یائسگی با PEMF

در دستگاه هایی همچون ام آر آی و سی تی اسکن که قادر به دریافت اطلاعات، آنالیز داده ها و نهایتا ایجاد یک خروجی قابل تفسیر توسط پزشکان هستند نیز از هوش مصنوعی استفاده شده است. دستگاه هایی همچون لوتوس و بیوفیلیا لوتوس  که از پیشرفته ترین دستگاه های بیورزونانس محسوب می شوند نیز به کمک هوش مصنوعی اقدام به آنالیز فرکانس های سلول های ارگان یا بافت مورد نظر نموده و به این ترتیب به پزشک در تشخیص دقیق مشکل بیمار کمک می کنند.

کاربرد هوش مصنوعی در پیشگیری از بیماری ها

درمان یائسگی با PEMF

یکی از راه های پیشگیری از بیماری ها و یا علائم شدید بیماری، تشخیص زودهنگام بیماری در مراحل اولیه است. دستگاه های پزشکی نوین که در آن ها از هوش مصنوعی استفاده شده است می توانند با دقت بالا بیماری را در مراحل اولیه و حتی زمانی که بیماری هیچ علائم بالینی از خود نشان نداده است نیز شناسایی نمایند. همانطور که گفته شد یکی از این فناوری ها، دستگاه بیوفیلیا لوتوس و لوتوس است که با علم بیورزونانس و با استفاده از آنالیز ارتعاشات سلولی گامی موثر در راستای تشخیص و پیشگیری از بیماری ها برداشته است.

کاربرد هوش مصنوعی در تولید دارو

درمان یائسگی با PEMF

یکی از خدمات هوش مصنوعی به بشریت در زمینه طراحی و تولید دارو می باشد. تولید دارو و آزمایش های بالینی لازم جهت دریافت مجوز برای ارائه آن به بازار مصرف، امری بسیار پر هزینه و زمان بر است که با الگوریتم های یادگیری ماشینی می توان این پروسه را به حداقل رساند. این الگوریتم ها حتی می توانند به شناسایی خودکار پروتئین های مورد نظر نیز بپردازند. در واقع با کمک هوش مصنوعی می توان تمامی مراحل تولید تا آزمایش بالینی داروها را به طور خودکار و با سرعت بیشتر به انجام رسانید.

کنترل از راه دور بیمار

درمان یائسگی با PEMF

یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه سلامت مربوط به تولید نرم افزارهایی است که کنترل علائم بیمار از راه دور را برای پزشک و سایر عوامل درمان ممکن می سازد.

کاربرد هوش مصنوعی در درمان بیماری ها

درمان یائسگی با PEMF

یکی از مثال های کاربرد هوش مصنوعی در درمان بیماری ها، ابزارهای الکترونیکی و ربات هایی است که جراحان در اتاق عمل به کمک آن ها اقدام به جراحی بیمار می نمایند. این ربات ها مجهز به ابزار جراحی، بازوهای مکانیکی و همچنین دوربین های مخصوص هستند. جراح به جای ایجاد شکاف های عمیق و در ابعاد گسترده با ایجاد یک یا چند سوراخ در بدن بیمار، بازوهای مکانیکی را به داخل بدن بیمار فرستاده و بازوهای مکانیکی را توسط یک رایانه کنترل می کند.

دوربین هایی که به ربات متصل هستند و توسط بازوهای مکانیکی به داخل بدن فرستاده شده اند، تصاویر واضح و ودقیقی را از طریق یک نمایشگر در اختیار جراح قرار می دهند. به این تریتب جراح با تسلط و دقت بیشتر از وضعیت بیمار مطلع شده و با دستورات ارسالی جراح و یا طبق آنالیز خود ربات جراحی با حداقل خونریزی نسبت به جراحی های بدون استفاده از این ابزار، انجام می شود. یکی  از مثال های بارز در درمان بیماری ها به کمک هوش مصنوعی دستگاه های لوتوس و بیوفیلیالوتوس می باشد که در بخش های قبلی توضیح مختصری در رابطه با آن ها ارائه شد.

با رویکرد درمانی بیورزونانس برای درمان بیماری ها از امواج الکترومغناطیس استفاده می شود. لازم به توضیح است که تمامی سلول های بدن انسان دارای فرکانس های مخصوص به خود هستند که در صورت بیماری این فرکانس ها ممکن است از حالت تعادل خارج شوند. از این رو با ارسال امواج الکترومعناطیسی در رنج فرکانسی بسیار پایین که کاملا برای انسان بی خطر هستند، پزشکان اقدام به درمان بیماری ها می نمایند. از آن جا که از هوش مصنوعی در تولید این دستگاه ها استفاده شده است، بنابراین فرکانس های ارسالی به هر عضو، بافت و یا سلول کاملا اختصاصی می باشد.

بیماری هایی همچون فتق، گواتر، پرکاری و کم کاری تیروئید، گرفتگی عضلات، دندان درد،  بیماری های مربوط به معده، انواع کمر دردها، مشکلات و بیماری های مربوط به پوست، مو و ناخن، کیست کلیوی، کیست تخمدان، بیماری های کبدی، واریکوسل، میگرن و صدها بیماری دیگر به این روش قابل تشخیص و درمان هستند.

هوش مصنوعی در پزشکی ایران

درمان یائسگی با PEMF

هوش مصنوعی در پزشکی ایران موضوع هیجان انگیز این مقاله است که در ابتدای آن به تعریف هوش مصنوعی و تاریخچه آن پرداخته و پس از پرداختن به کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی به موضوع اصلی مقاله یعنی “هوش مصنوعی در پزشکی ایران” خواهیم پرداخت.

بنابراین پیشنهاد می کنیم تا انتهای مطلب با ما همراه باشید.

هوش مصنوعی در پزشکی ایران

تعریف هوش مصنوعی و تاریخچه آن

درمان یائسگی با PEMF

هوش مصنوعی از ترکیب دو کلمه هوش به معنای توانایی ذهن برای درک معانی، قدرت یادگیری و کسب علم و دانش و همچنین تبدیل علم به عمل و کلمه مصنوعی به معنای ساخته شده به دست بشر (معنای مقابل طبیعی) تشکیل شده است. از هوش مصنوعی که علمی مرتبط با علوم کامپیوتر است در صنایع مختلف از جمله خودرو سازی، کشاورزی، هوانوردی، آموزش و پرورش، پزشکی و .. استفاده می شود. در رابطه با تاریخچه هوش مصنوعی نیز لازم به ذکر است که اسناد تاریخی به دست آمده، گویای آن است که انسان از دیرباز به موجودات هوشمند با قابلیت تفکر فکر می کرده است.

 به طوری که حتی در کتاب های قدیمی و آثار باستانی این موضوع به وفور مشاهده می شود. جالب است بدانید که در کتاب فرانکشتاین حتی به اخلاقیات در حوزه هوش مصنوعی نیز اشاره شده است. در رابطه با تاریخچه هوش مصنوعی مخصوصا هوش مصنوعی پزشکی لازم به توضیح است که توسعه علم عصب شناسی و ارائه نظریه اطلاعات و سایبرنتیک، محققان را به فکر تولید یک مغز الکترونیکی انداخت. اولین مقاله در سال 1943 میلادی توسط مک کولا و پیتیس منتشر شد که در آن به تعریف نورون های مصنوعی پرداخته بودند.

آغاز تحقیقات در خصوص هوش مصنوعی از سال 1956 در کالج دارتموث آغاز شد. اصطلاح هوش مصنوعی نیز توسط فردی به نام جان مک کارتی بنا نهاده شد. با شروع تحقیقات از سال 1956 میلادی تا اواسط دهه 1970 میلادی موفقیت قابل ملاحظه ای بدست نیامد. تا اینکه دهه 1980 میلادی پیشرفت هایی حاصل گردیده و کامپیوترهایی به نام سیستم خبره و همچنین فناوری هایی مثل VLSI و MOS معرفی شدند. نهایتا دهه 1990 میلادی و اوایل قرن 21 استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص های پزشکی به طور چشمگیری مورد استفاده قرار گرفت.

کاربرد هوش مصنوعی

درمان یائسگی با PEMF

همانطور که در ابتدای مطلب اشاره شد، هوش مصنوعی کاربردهای بسیاری در حوزه های مختلف دارد. از جمله حوزه های کاربرد هوش مصنوعی عبارتند از :

موسیقی
صنعت خودروسازی
صنعت هوانوردی
آموزش و پرورش
خدمات آنلاین و تلفنی به مشتریان
کشاورزی
بازاریابی
حمل و نقل

بازی های کامپیوتری
اسباب بازی
رسانه و تجارت الکترونیک
صنعت راه و شهرسازی
راهداری
کاریابی
حوزه پزشکی و سلامت
و …

هوش مصنوعی در پزشکی ایران

طبق موارد مذکور یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی و سلامت است. هوش مصنوعی در حوزه پزشکی خدمات ارزنده را در باب تشخیص و درمان بیماری ها ارائه داده است. همانطور که مستحضر هستید، در برخی بیماری ها مخصوصا بیماری های نادر، تشخیص صحیح و به موقع بیماری امری بسیار حیاتی محسوب می شود که رسیدن به این علم نیازمند سال ها مطالعه در رشته پزشکی است و از آن جا که پروسه تشخیص بیماری های نادر و صعب العلاج زمان بر می باشد، بنابراین ممکن است زمان طلایی تشخیص و درمان بیماری گذشته و اقدامات لازم جهت بهبود بیماری موثر واقع نگردد.

بنابراین استفاده از هوش مصنوعی در تکنولوژی های مرتبط با تشخیص بیماری به جهت تشخیص دقیق و سریع بیماری اهمیت می یابد. یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه پزشکی مربوط به بخش درمان است. در تکنولوژی های مدرن در حوزه مهندسی پزشکی جهت کمک به درمان بیماری ها از جمله اعمال جراحی باز هم رد پای هوش مصنوعی مشاهده می شود. در اصل بدون هوش مصنوعی، تولید دستگاه ها و ربات های پزشکی برای کمک به درمان بیماری ها بی معناست.

هوش مصنوعی در پزشکی ایران

درمان یائسگی با PEMF

هوش مصنوعی در حوزه پزشکی برای تشخیص، درمان، شخصی سازی درمان، تولید دارو و کنترل از راه دور بیمار مورد استفاده قرار می گیرد.

تشخیص بیماری به کمک هوش مصنوعی

استفاده از دستگاه هایی همچون MRI ، سی تی اسکن و دستگاه های بیورزونانسی که در ساخت آن ها از هوش مصنوعی استفاده شده است با آنالیز دقیق داده ها تشخیص بسیار دقیقی از وضعیت بیمار انجام داده و در اختیار پزشک قرار می دهند. در ایران نیز از این دستگاه ها برای تشخیص انواع بیماری ها استفاده می گردد.

شخصی سازی درمان به کمک هوش مصنوعی

همانطور که مستحضر هستید، تمامی داروها با یک فرمول مشخص برای همگان تولید می گردند و تنها ممکن است در دزهای مختلف برای بیماران مختلف تجویز گردند. در صورتی که بدن هر فرد واکنش متفاوتی نسبت به داروها نشان می دهند. هوش مصنوعی در شخصی سازی درمان نیز به ما کمک می کند. به طور مثال دستگاه های لوتوس و بیوفیلیالوتوس که از پیشرفته ترین نوع دستگاه های بیورزونانسی هستند و در ایران نیز مورد استفاده قرار می گیرند، با تولید داروهای غیرشیمیایی بر مبنای ارتعاشات سلول های بدن هر فرد، گامی موثر در شخصی سازی درمان محسوب می شوند.

تولید دارو به کمک هوش مصنوعی

با کمک هوش مصنوعی می توان پروسه طولانی تولید دارو از مرحله طراحی تا آزمایش بالینی را به مقدار قابل توجهی کاهش داد.

کنترل از راه دور بیمار به کمک هوش مصنوعی

یکی از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در حوزه سلامت مربوط به کنترل بیمار و علائم بیماری از راه دوی باشد که توسط نرم افزارهایی که در تولید آن ها از هوش مصنوعی بهره جسته اند، انجام می شود. برخی از این نرم افزارها در ایران نیز مورد استفاده قرار می گیرند و پزشک می تواند علائم بیمار را از راه دور، با استفاده از نرم‌ افزارهای مخصوص کنترل نماید.

درمان بیماری به کمک هوش مصنوعی

در سال های اخیر استفاده از ابزارهایی همچون ربات ها که در اتاق عمل به کمک پزشک جراح می آیند، افزایش یافته است. این ابزارها مجهز به دوربین با وضوح بسیار بالا، بازوهای مکانیکی و ابزار جراحی هستند که جراح با ارسال بازوی مکانیکی به داخل بدن تصاویر ارسالی توسط دوربین متصل به بازوهای مکانیکی را بر روی یک مانیتور مشاهده کرده و دستورات لازم جهت انجام جراحی را به بازوی مکانیکی صادر می نماید. از این تکنولوژی در ایران نیز استفاده می گردد.

ضمنا لازم به ذکر است که در زمان نگارش این مقاله اولین ربات جراح ساخت ایران در سه بیمارستان امام خمینی، بیمارستان شریعتی و بیمارستان سینا نصب و راه اندازی شده است. جراحی رباتیک با دقت بسیار بالا موجب کاهش خطای انسانی و لرزش دست می گردد و در جراحی با کمک ربات های جراح، فاصله بین جراح و بیمار مهم نبوده و جراح می تواند از فاصله دور نیز اقدام به جراحی نماید. استفاده از این ربات ها زمانی که امکان جا به جایی بیمار وجود ندارد نیز بسیار حائز اهمیت می باشد.

فهرست

دستگاه بیوفیلیا لوتوس که از جدیدترین و پیشرفته ترین دستگاه های بیورزونانسی هستند، قادر به اسکن ارگان های مختلف بدن، تشخیص و درمان بیماری ها می باشند.

دستگاه پیشرفته لوتوس NLS به عنوان جدیدترین دستگاه بیورزونانسی قادر به آنالیز فرکانس و ارتعاشات اندام های مختلف در حد سلول و حتی کروموزوم ها می باشد .

درخواست مشاوره آنی

فرم مشاوره هوشمند ما با قابلیت تعیین زمان و نوع تماس میتواند برای رسیدن به نتیجه مطلوب به شما کمک کند، پس از تکمیل فرم توسط شما ، کارشناس مربوطه ، در زمان تعیین شده و از راه ارتباطی انتخاب شده با شما تماس خواهد گرفت.

مشاوره هوشمند

نام و نام خانوادگی(ضروری)
نام و نام خانوادگی
روش ارتباطی
شماره تماس
تاریخ تماس
YYYY slash MM slash DD
ساعت تماس(ضروری)
ساعت تماس
:
موضوع درخواست مشاوره

× سوالی دارید؟

Notice: ob_end_flush(): failed to send buffer of zlib output compression (1) in /home/wtomir/public_html/wp-includes/functions.php on line 5420

Notice: ob_end_flush(): failed to send buffer of zlib output compression (1) in /home/wtomir/public_html/wp-includes/functions.php on line 5420