تاریخچه هوش مصنوعی در پزشکی به چند دهه پیش بازمی‌گردد و در طول سال‌ها پیشرفت‌های زیادی در این حوزه صورت گرفته است. هوش مصنوعی در ابتدا به عنوان یک مفهوم تئوریک مطرح شد، اما با پیشرفت فناوری‌های مختلف، به ویژه در زمینه‌های پردازش داده‌ها، یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پیچیده، توانست جایگاه خود را در پزشکی نیز پیدا کند. در ادامه به تاریخچه هوش مصنوعی در پزشکی و مهم‌ترین تحولات این حوزه اشاره شده است.

1. آغاز هوش مصنوعی در پزشکی
در دهه 1950، مفهوم هوش مصنوعی به طور رسمی معرفی شد. اولین کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی عمدتاً به طراحی سیستم‌های ساده برای شبیه‌سازی فرآیندهای فکری انسان محدود می‌شد. در این زمان، بیشتر تحقیقات بر روی شبیه‌سازی‌های اولیه و مدل‌های ساده محاسباتی متمرکز بود.
یکی از اولین کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی، توسعه سیستم‌های تشخیص بیماری بود. در این دوران، اولین الگوریتم‌های تشخیص بیماری بر مبنای قاعده‌های منطقی و سیستم‌های خبره طراحی شدند. این سیستم‌ها قادر به شبیه‌سازی تصمیم‌گیری پزشکان بودند.

2. توسعه سیستم‌های خبره
در دهه 1970، مفهوم «سیستم‌های خبره» در پزشکی وارد شد. این سیستم‌ها از پایگاه‌های داده‌ای با اطلاعات پزشکی استفاده می‌کردند و توانایی تصمیم‌گیری مبتنی بر قواعد را داشتند. یکی از سیستم‌های مشهور این دوران، MYCIN  بود که برای تشخیص و درمان عفونت‌های باکتریایی طراحی شد و توسعه یافت. این سیستم، یکی از اولین سیستم‌های خبره بود که از قوانین منطقی برای تشخیص و درمان بیماری‌ها استفاده می‌کرد. این سیستم برای تشخیص عفونت‌های خون و تجویز داروها طراحی شده بود و به عنوان یکی از موفق‌ترین پروژه‌های اولیه در این حوزه شناخته می‌شود.

3. پیشرفت‌های هوش مصنوعی و یادگیری عمیق
با گسترش فناوری‌های محاسباتی و داده‌های بزرگ، در دهه 2000 استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) و شبکه‌های عصبی در پزشکی گسترش یافت. این روش‌ها توانایی شبیه‌سازی مدل‌های پیچیده‌تر مغز انسان را دارند و می‌توانند در زمینه‌های مختلف پزشکی از جمله تشخیص بیماری‌ها، پردازش تصاویر پزشکی، و پیش‌بینی روند درمان بسیار موثر باشند.
یکی از کاربردهای برجسته هوش مصنوعی در پزشکی، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تشخیص سرطان از طریق تصاویر پزشکی است. سیستم‌هایی مانند Google DeepMind  توانسته‌اند به دقت بالایی در تشخیص سرطان پوست و سایر انواع سرطان دست یابند.
الگوریتم‌های هوش مصنوعی در حال حاضر برای پیش‌بینی بیماری‌ها و خطرات پزشکی به کار گرفته می‌شوند. این سیستم‌ها می‌توانند از داده‌های مربوط به سابقه پزشکی، سبک زندگی و آزمایش‌ها برای پیش‌بینی بیماری‌های مختلف مانند دیابت، بیماری‌های قلبی و حتی احتمال ابتلا به سرطان استفاده کنند.

4. یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها
در دهه 1990، پیشرفت‌های زیادی در زمینه یادگیری ماشین و پردازش داده‌های پزشکی رخ داد. الگوریتم‌های پیچیده‌تری برای تحلیل داده‌ها و شبیه‌سازی تصمیم‌گیری‌های پزشکی توسعه یافتند. همچنین به دلیل گسترش پایگاه‌های داده و منابع اطلاعاتی، استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی با حجم بالا ممکن شد.
در این دوران، الگوریتم‌های پیچیده‌تری برای تشخیص بیماری‌ها از جمله سرطان، بیماری‌های قلبی و عروقی و سایر اختلالات در تصاویر پزشکی توسعه یافتند.

5. آینده هوش مصنوعی در پزشکی
هوش مصنوعی در پزشکی همچنان در حال پیشرفت است و کاربردهای آن در حال گسترش به بخش‌های مختلفی از جمله پزشکی دقیق، جراحی رباتیک، درمان‌های شخصی‌سازی شده و مراقبت‌های بهداشتی از راه دور است. استفاده از فناوری‌هایی مانند یادگیری ماشینی و بینایی کامپیوتری می‌تواند کیفیت خدمات درمانی را به‌طور قابل‌توجهی بهبود دهد و هزینه‌های درمان را کاهش دهد. استفاده از داده‌های ژنتیکی و شخصی‌سازی درمان‌ها یکی از اهداف اصلی هوش مصنوعی در پزشکی است. الگوریتم‌ها می‌توانند به پزشکان کمک کنند تا درمان‌های متناسب با ویژگی‌های ژنتیکی و محیطی هر بیمار پیشنهاد دهند. استفاده از ربات‌ها و سیستم‌های هوش مصنوعی در جراحی‌ها به طور روزافزون در حال گسترش است. این سیستم‌ها می‌توانند دقت جراحی‌ها را افزایش دهند و زمان بهبودی بیماران را کاهش دهند.

هوش مصنوعی در پزشکی طی چند دهه گذشته تحول بزرگی را تجربه کرده است. از سیستم‌های ساده تشخیصی در دهه 1960 تا استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری عمیق در دهه‌های اخیر، این تکنولوژی توانسته است تحولات عظیمی را در دنیای پزشکی رقم بزند. آینده هوش مصنوعی در پزشکی نویدبخش تغییرات مثبتی است که می‌تواند به بهبود کیفیت درمان و ارائه خدمات بهداشتی بهتر برای بیماران کمک کند.