یکی دیگر از حوزه‌هایی که به شدت از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کند، پزشکی است. در سال‌های اخیر شاهد آن بودیم که سیستم‌های هوشمند فعال در عرصه پزشکی پیشرفت‌های چشمگیری داشته و بسیار هوشمندتر و دقیق‌تر از قبل توانسته به متخصصان و بیماران در امر درمان کمک کند، تا جایی که نیاز به وجود یک نیروی متخصص برای تشخیص و درمان بیماری احساس نمی‌شود. این سیستم‌ها که جزء سیستم‌های خبره دسته بندی می‌شوند با در اختیار داشتن اطلاعات و داده‌های تخصصی و کمک گرفتن از مفاهیم هوش مصنوعی مثل یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و غیره می‌توانند همانند یک نیروی متخصص در زمینه پزشکی به کار گرفته شوند. در این مقاله از وب سایت آرتیجنسقصد داریم اطلاعات بیشتری در رابطه با این سیستم‌ها در اختیار شما قرار دهیم و بررسی کنیم که سیستم‌های تشخصی پزشکی چگونه کار می‌کنند. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

سیستم‌های تشخیص پزشکی چگونه کار می‌کنند؟

به طور خلاصه به سیستم‌های هوشمندی که با در اختیار داشتن دانش فنی و تخصصی در یک زمینه بخصوص، بتوانند همانند یک متخصص ایفای نقش کنند سیستم‌های خبره گفته می‌شود. تمام سیستم‌های هوشمندی که در زمینه‌های مختلف تخصصی مورد استفاده قرار می‌گیرند سیستم خبره نامیده می‌شوند. مانند سیستم‌های تشخیص پزشکی، این سیستم‌های هوشمند با تلفیق دانش پزشکی و کمک گرفتن از تکنیک‌های هوش مصنوعی قادر هستند مثل یک پزشک بیماری را تشخیص دهند و در برخی موارد حتی برای درمان آن راهکار ارائه دهند. دستگاه‌های تشخیص پزشکی مثل MRI و CT scan را می‌تواند از این دسته سیستم‌ها به حساب آورد. البته روزبه‌روز حضور این سیستم‌ها در زمینه‌های تخصصی پررنگ‌تر می‌شود و هر روز شاهد ظهور سیستم‌های تشخیص پزشکی هوشمندتر و دقیق‌تر هستیم. در ادامه می‌خواهیم بررسی کنیم که این سیستم‌های هوشمند متخصص چگونه کار می‌کند. روش کار سیستم‌های خبره پزشکی در چند مورد خلاصه می‌شود که در زیر به آنها اشاره می‌کنیم:

جمع آوری دانش تخصصی:  ابتدا دانش تخصصی و اطلاعات مربوط به بیماری‌ها و علائم آنها و درمان مربوط به آن در پایگاه داده سیستم ذخیره می‌شود. این داده‌ها باید توسط یک متخصص در این زمینه جمع آوری و در اختیار سیستم قرار داده شود.

تعریف قواعد: پس از جمع آوری داده‌های تخصصی قواعد تعریف می‌شوند. قواعد بر اساس داده‌ها و اطلاعات تخصصی تعریف می‌شود و تلاش می‌کند رابطه منطقی بین بیماری و علائم و درمان را تشخیص دهد.

پرسش و پاسخ: در این مرحله سیستم برای تشخیص بیماری از بیمار در مورد بیماری و علائم بیماری و تاریخچه پزشکی بیمار سؤال می‌پرسد. و با اطلاعات ابتدایی به دست آمده از بیمار سؤالات تکمیلی را می‌پرسد.

استنتاج منطقی: پس از دریافت اطلاعات تخصصی و اطلاعات مربوط به بیمار و تعریف قواعد، سیستم شروع به استنتاج منطقی می‌کند که این استنتاج منجر به تشخیص بیماری، تفسیر نتایج تست‌ها و ارائه درمان می‌شود.

ارتباط با پزشک: در مواردی هم که نیاز به ارتباط با پزشک متخصص باشد سیستم تشخیص بیماری می‌تواند نتایج استنتاج خود را از بیماری و درمان در اختیار پزشک متخصص قرار دهد تا پزشک بتواند تصمیمات نهایی را بگیرد.

کاربرد سیستم‌های تشخیص پزشکی:

امروزه به صورت گسترده از سیستم‌های هوشمند برای تشخیص در حوزه پزشکی استفاده می‌شود. از تشخیص بیماری گرفته تا پیش بینی خطرات سلامتی و پیشگیری، همه از نمونه‌های کاربرد سیستم‌های خبره پزشکی به حساب می‌آیند. در ادامه این مقاله اشاره خواهیم کرد به انواع و کاربردهای متنوع و مختلف سیستم‌های تشخیص بیماری در پزشکی و تعدادی از کاربردهای این سیستم‌ها در زمینه پزشکی را بررسی خواهیم کرد.

تشخیص بیماری‌ها: همان طور که اشاره شد تشخیص بیماری یکی از کاربردهای اصلی این سیستم‌هاست. این سیستم‌ها می‌توانند با تحلیل داده‌های پزشکی و علائم بالینی در تشخیص و ارائه درمان برای بیماری به کادر درمان و متخصصان کمک کنند.

تشخیص تصاویر پزشکی: یکی دیگر از کاربردهای این سیستم‌ها تشخیص تصاویر پزشکی است. متخصصان می‌توانند با استفاده از این سیستم‌ها تصاویر مربوط به اشعه X، MRI و CT scan را بررسی و تجزیه و تحلیل کنند و در تشخیص از این سیستم‌ها کمک بگیرند.

پیش‌بینی خطرات سلامتی: این سیستم‌ها همچنین قادر هستند با آنالیز و تجزیه و تحلیل داده‌ها و اطلاعات احتمال ابتلا فرد به انواع بیماری‌ها مثل دیابت، بیماری‌های قلبی و سکته مغزی را با دقت بالایی پیش بینی کنند.

ارتقا تصمیم‌گیری پزشکان: سیستم‌های هوشمند فعال در پزشکی می‌توانند با در اختیار داشتن اطلاعات پزشکی و اطلاعات مربوط به بیمار در مورد بیماری و درمان آن به متخصصان کمک کنند و آنها را در پروسه درمان یاری کنند.

تشخیص اختلالات روانی: این سیستم‌ها می‌توانند با تحلیل علائم رفتاری افراد اختلالات روانی و رفتاری مثل افسردگی و اضطراب را تشخیص دهند.

تشخیص آسیب‌های اعضای داخلی: تشخیص آسیب موجود در اندام‌ها و اعضای داخلی بدن مثل تشخیص هرگونه نارسایی در اندام‌هایی مثل کبد و کلیه یکی دیگر از کاربردهای این نوع سیستم‌هاست.

پشتیبانی در تشخیص و درمان پزشکی پیچیده: از سیستم‌های تشخیص پزشکی می‌توان در تشخیص بیماری‌های پیچیده‌ای که تشخیص آن برای متخصصان سخت است استفاده کرد.

مزیت‌ها و معایب سیستم‌های تشخیص پزشکی:

سیستم‌های تشخیص پزشکی با بهره‌گیری از تکنیک‌های هوش مصنوعی قادر هستند در کمترین زمان ممکن و با سرعتی بسیار بالا بیماری را تشخیص داده و درمان متناسب با آن را ارائه دهند. از طرفی استفاده از این سیستم‌ها باعث کاهش خطای انسانی می‌شود. علاوه‌برآن می‌توان از این سیستم‌ها در زمینه بهداشتی و پیشگیری هم استفاده کرد. ولی باید به خاطر داشت که نهایتاً سروکار ما با یک ماشین هوشمند است و هرچقدر هم هوشمند باشد و بتواند بخشی از خطاهای انسانی را کاهش دهد بازم ضریب خطایی هم باید برای آن قائل شد. لذا عدم امکان دخالت نیروی انسانی متخصص در فرایند تصمیم گیری این سیستم‌ها در کنار این که مزیت به حساب می‌آید، می‌تواند هم‌زمان جزئی از معایب آن هم به حساب بیاید. از طرفی برای استفاده از این سیستم‌ها شما نیاز به انبوهی از داده‌های تخصصی هست که جمع آوری آنها هزینه‌های مالی و زمانی مربوط به خود را دارند.

نتیجه گیری:
سؤالی که پیش می‌آید این است که آیا می‌توان امیدوار بود که با پیشرفت علم و سیستم‌های هوشمندی از این دست روزی برسد که نیاز به نیروی متخصصی انسانی برای تشخیص و درمان بیماری وجود نداشته باشد. برای مثال دستگاهی باشد که با اختیار داشتن تمام اطلاعات و داده‌های تخصصی و امکانات و هوشمندی کافی بتواند تمام مراحل تشخیص و درمان بیمار را خودش انجام دهد، بدون وابستگی به عوامل بیرونی. شاید امروز فکر کردن به این موضوع تخیلی به نظر بیاید و شاید فقط این حد از هوشمندی و تکنولوژی را در فیلم‌های علمی تخیلی دیده باشیم. ولی نباید فراموش کرد که بسیاری از مواردی که سال‌ها پیش تنها در تخیل انسان می‌توانست وجود داشته باشد، امروز به واقعیت پیوسته است. پس می‌توان امیدوار بود روزی با ظهور سیستم‌های هوشمند پزشکی بسیار پیشرفته‌تر از سیستم‌های موجود، جامعه پزشکی دستخوش تغییرات اساسی شود و به کلی این حوزه را تغییر دهد.