هوش مصنوعی در سال‌های اخیر تحولی چشمگیر در حوزه پزشکی و درمان ایجاد کرده است. این فناوری با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته توانسته است در زمینه‌های مختلفی از جمله تشخیص بیماری‌ها، درمان‌های اختصاصی و شخصی‌سازی شده، جراحی‌های هوشمند و مدیریت داده‌های پزشکی نقش موثری ایفا کند. در ادامه برخی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در پزشکی ذکر شده است.
1. تشخیص زودهنگام و دقیق بیماری‌ها
هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، توانایی تحلیل دقیق تصاویر پزشکی (مانند MRI، سی‌تی‌اسکن، رادیولوژی و ماموگرافی) را دارد. این توانایی می‌تواند منجر به تشخیص سریع و دقیق بیماری‌هایی مانند سرطان، بیماری‌های مغزی، قلبی و سایر بیماری‌ها در مراحل ابتدایی شود؛ جایی که مداخله به‌موقع می‌تواند جان بیمار را نجات دهد.
2. درمان‌های شخصی‌سازی‌شده
هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های ژنتیکی، سبک زندگی، سوابق پزشکی و علائم فردی بیماران را تحلیل کرده و بر اساس آن، برنامه درمانی اختصاصی برای هر فرد ارائه دهد. این نوع درمان باعث می‌شود داروها و روش‌های درمانی موثرتر و با کمترین عوارض جانبی انتخاب شوند.
3. مراقبت‌های روان‌شناسی و سلامت روان با هوش مصنوعی
چت‌بات‌ها و اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای مشاوره روانی اولیه، درمان افسردگی، اضطراب یا اختلال اضطراب پس از حادثه مورد استفاده قرار می‌گیرند و با استفاده از رفتار درمانی شناختی به کاربران مشاوره می‌دهد.
4. پزشکی از راه دور و مشاوره‌های هوشمند
هوش مصنوعی در پزشکی از راه دور از طریق چت‌بات‌ها، اپلیکیشن‌ها و سیستم‌های تشخیص علائم می‌تواند خدمات اولیه را ارائه دهد، علائم را تحلیل کند و در صورت لزوم، فرد را به پزشک متخصص ارجاع دهد. این امر مخصوصاً در مناطق محروم یا در زمان بحران (مانند پاندمی کرونا) بسیار مفید است.
5. کمک به کشف و توسعه داروها
هوش مصنوعی فرآیند پیچیده و پرهزینه توسعه دارو را با سرعت و دقت بیشتری انجام می‌دهد. با تحلیل میلیون‌ها داده زیستی، هوش مصنوعی می‌تواند ترکیبات دارویی موثر را پیشنهاد داده، اثرات احتمالی را پیش‌بینی کند و هزینه‌های تحقیق و توسعه را کاهش دهد.
6. مدیریت منابع و داده‌های بیمارستانی
با تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی و عملیاتی، هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی برنامه‌ریزی منابع، مدیریت تخت‌های بیمارستانی، برنامه‌ریزی عمل‌ها و کاهش زمان انتظار بیماران کمک کند. این کاربرد به افزایش بهره‌وری سیستم‌های درمانی می‌انجامد.
7. پردازش زبان طبیعی در تحلیل مدارک پزشکی
هوش مصنوعی با استفاده از فناوری پردازش زبان طبیعی می‌تواند یادداشت‌های پزشکان، پرونده‌های الکترونیک سلامت و سوابق درمانی را بخواند، درک کند و دسته‌بندی کند. این تحلیل‌ها به کشف الگوها، شناسایی ریسک‌ها و حتی پیشنهاد تشخیص‌های احتمالی، تشخیص خطاهای دارویی، و شناسایی بیماران پرخطر کمک شایانی می‌کند. همچنین می‌تواند به پزشکان در نوشتن گزارش‌ها و کاهش خطای انسانی کمک کند.
8. پایش علائم حیاتی و بیماری‌های مزمن
دستگاه‌های پوشیدنی مثل ساعت‌های هوشمند یا حسگرهای چسبی به کمک هوش مصنوعی می‌توانند داده‌هایی مثل ضربان قلب، قند خون، یا سطح اکسیژن را رصد کنند و از این داده‌ها الگوهایی استخراج کنند و در صورت مشاهده علائم خطر مثل تشنج، آریتمی یا حمله قلبی قریب‌الوقوع هشدار دهند.
9. سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری بالینی
این سیستم‌ها ابزارهایی هستند که به پزشکان کمک می‌کنند تصمیمات بهتر و سریع‌تری بگیرند. مثلاً وقتی پزشکی در حال تجویز داروست، سیستم به او هشدار می‌دهد که داروی مورد نظر با داروی دیگر تداخل دارد یا با سابقه آلرژی بیمار ناسازگار است.
10. تصویر برداری پزشکی پیشرفته
هوش مصنوعی می‌تواند جزئیاتی را در تصاویر پزشکی تشخیص دهد که حتی ممکن است توسط متخصص دیده نشود. مواردی مانند شناسایی ریزتوده‌ها در ماموگرافی‌ها، تشخیص بیماری‌های مغزی در ام.آر.آی، طبقه‌بندی خودکار تصاویر پاتولوژی نمونه‌ای از این موارد است.
11. توانبخشی هوشمند و فیزیوتراپی دیجیتال
ربات‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی به بیماران در بازتوانی پس از سکته، جراحی یا آسیب‌های عصبی کمک می‌کنند. این سیستم‌ها حرکات بیمار را دنبال می‌کنند و بازخورد زنده و دقیق ارائه می‌دهند.
12. پزشکی ژنومی و درمان‌های هدفمند
در پزشکی نوین، داده‌های ژنوم بیماران بررسی می‌شود تا استعداد ژنتیکی برای برخی بیماری‌ها شناسایی شود و داروهایی تجویز شوند که بر اساس ژن‌های فرد بیشترین تاثیر را دارند.
13. جراحی‌های هوشمند و رباتیک
ربات‌های جراح با پشتیبانی از هوش مصنوعی، می‌توانند با دقت بالا و حرکات بسیار ظریف، جراحی‌های پیچیده را انجام دهند. مزیت‌های این روش شامل کاهش زمان جراحی، بهبود سرعت بهبودی، و کاهش خطر عفونت و خطاهای انسانی است.