هوش مصنوعی (AI) دیگر تنها ابزاری برای خودکارسازی کارها نیست، بلکه به یک دستیار مهم و حیاتی در بخش مراقبت‌های بهداشتی تبدیل شده و همکاری بین پزشکان و پرستاران را به طور قابل توجهی بهبود بخشیده است. این جهش در فناوری مراقبت‌های بهداشتی با مطالعه اخیر که نقش هوش مصنوعی را نه تنها به عنوان یک دستیار بلکه به عنوان تسهیل کننده‌ای حیاتی برای مراقبت کارآمد و مؤثر از بیماران بررسی می‌کند، نشان داده شده است.
دانشکده پزشکی استنفورد اخیراً مطالعه‌ای را انجام داده و عملکرد یک مدل مبتنی بر هوش مصنوعی را مورد بررسی قرار داده است که در حال حاضر در بیمارستان استنفورد مورد استفاده قرار می‌گیرد. این مدل برای پیش‌بینی وخامت حال بیماران و اطلاع به پزشکان و پرستاران طراحی شده است. بدین ترتیب، باعث می‌شود تا اقدامات بالینی به موقع و مؤثری بر روی بیمار انجام شده و جان او نجات داده شود.
انقلابی در مراقبت از بیماران با هوش مصنوعی
دکتر رون لی (Ron Li)، نویسنده ارشد این مطالعه و استادیار بالینی دانشکده پزشکی استنفورد، عملکرد اصلی سیستم هوش مصنوعی را شرح می‌دهد. این مدل که با همکاری دکتر رابرت گالو (Robert Gallo)، دانشجوی پسادکترای انفورماتیک و سایر اعضای کلیدی تیم توسعه یافته است، به طور قابل توجهی احتمال وخامت حال بیمار به سطوح بحرانی که نیاز به مراقبت‌های ویژه دارد را کاهش می‌دهد.
دکتر لی خاطرنشان کرده است که:
این سیستم هشدار به پزشکان و پرستاران کمک می‌کند تا کارآمدتر و مؤثرتر ارتباط برقرار کرده و همچنین برای جلوگیری از وخامت حال بیماران و انتقال آن‌ها به بخش مراقبت‌های ویژه به موقع مداخله کنند.
پیش‌بینی وخامت حال بیماران با کمک هوش مصنوعی
مدل هوش مصنوعی با نظارت مداوم بر داده‌های مرتبط با وضعیت بیمار کار می‌کند. این داده‌ها شامل علائم حیاتی، پرونده‌های سلامت الکترونیکی و نتایج آزمایشگاهی است.
پس از آن، این داده‌ها را تقریباً هر 15 دقیقه یکبار به‌روزرسانی می‌کند تا یک امتیاز ریسک برای وخامت حال بیمار محاسبه کند. هنگامی که داده‌های بیمار نشان دهنده احتمال کاهش سلامت باشد، مدل به سرعت به تیم مراقبت هشدار داده و امکان اقدام فوری و هماهنگ را فراهم می‌کند.
دکتر لیزا شیح (Lisa Shieh)، استاد بالینی دانشکده پزشکی استنفورد که در این مطالعه مشارکت داشته، خاطرنشان می‌کند:
اگر چه هوش مصنوعی وظیفه پیش‌بینی وخامت حال بیمار و ارسال هشدار را بر عهده دارد، اما این هشدارها فقط آغازگر یک فرایند مهم‌تر هستند که همان تعامل بین متخصصان پزشکی برای تعیین بهترین اقدامات بعدی برای مراقبت از بیمار است.
کاربرد سیستم هوش مصنوعی در نظارت و مراقبت از بیمار
استفاده از چنین سیستم هوش مصنوعی‌ای در محیط بیمارستان مزایای مختلفی دارد. این مدل فراتر از نظارت بر داده‌های بیمار، به استانداردسازی و بهبود ارتباط بین پرسنل پزشکی نیز کمک می‌کند. این امر در محیط پرهیاهو و اغلب غیرقابل پیش‌بینی بیمارستان بسیار مهم است.
جری وستفال (Jerri Westphal)، مدیر پرستاری انفورماتیک، در این باره می‌گوید:
پس از اینکه هشدار به طور همزمان به پرستار و پزشک می‌رسد، تعاملاتی در مورد نیازهای بیمار برای اطمینان از عدم وخامت حال او آغاز می‌شود تا جایی که حتی در صورت نیاز به سرعت به بخش مراقبت‌های ویژه انتقال داده شود.
مارگارت اسمیت (Margaret Smith)، مدیر عملیات مراقبت‌های اولیه و بهداشت جمعیت نیز می‌گوید:
ما می‌خواستیم اطمینان حاصل کنیم که تیم پرستاری به طور گسترده درگیر هستند و برای شروع گفتگو با پزشکان در مورد نحوه مراقبت از بیمار احساس آزادی و قدرت بیشتری کنند.
با اعمال این تغییرات، مدل هوش مصنوعی در بیمارستان استنفورد نتایج قابل توجهی را به همراه داشت. ارزیابی‌های انجام شده بر روی این مدل نشان داد که در بین بیمارانی که توسط سیستم هوش مصنوعی به عنوان پرخطر علامت‌گذاری شده بودند، وخامت حال آنان با کاهش قابل توجه 10.4 درصدی مواجه شد.
این کاهش چشمگیر نشان می‌دهد که قابلیت‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی به طور مؤثری می‌تواند بیمارانی را که به احتمال زیاد نیاز به مراقبت‌های پزشکی فوری دارند، شناسایی کند. در نتیجه، پرسنل پزشکی فرصت کافی برای مداخله پیشگیرانه و جلوگیری از وخامت حال بیماران را پیدا می‌کنند.
کاهش قابل توجه وخامت حال بیماران تأیید می‌کند که مدل هوش مصنوعی با موفقیت در محیط‌های مراقبت‌های بهداشتی عمل می‌کند. این امر منجر به بهبود نتایج درمان بیماران شده و مزایای ملموس ادغام فناوری هوش مصنوعی در پروتکل‌های مراقبت بیمارستانی را به اثبات می‌رساند.
چالش‌ها و پیشرفت‌های هوش مصنوعی در بخش مراقبت‌های بهداشتی
اگر چه هوش مصنوعی به طور قابل توجهی کیفیت عملیات بیمارستان‌ها را بهبود بخشیده است، اما همچنان نگرانی‌هایی در مورد پدیده «خستگی هشدار» وجود دارد. خستگی هشدار زمانی رخ می‌دهد که حجم بالای هشدارها باعث می‌شود پرسنل پزشکی نسبت به آن‌ها بی‌حس شوند و در نتیجه، ممکن است هشدارهای مهم را نادیده بگیرند.
با وجود این نگرانی، دقت مدل هوش مصنوعی و بحث‌های سازنده‌ای که در پی هشدارها شکل می‌گیرد، توجیه کننده استفاده از این فناوری است. دکتر لی در این رابطه می‌گوید:
با این حال، ما می‌خواهیم دقت را بهبود ببخشیم؛ شما برای جلب اعتماد باید این کار را انجام دهید. این چیزی است که ما در حال حاضر روی آن کار می‌کنیم.
این ادغام پیشگامانه هوش مصنوعی در بخش مراقبت‌های بهداشتی، نمونه‌ای از پتانسیل بالای این فناوری نه تنها برای پشتیبانی، بلکه برای ارتقاء قابل توجه کیفیت مراقبت از بیماران از طریق همکاری و فراهم کردن بستر ارتباط بهتر و مؤثرتر بین متخصصان پزشکی است.
چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در بخش مراقبت‌های بهداشتی
با ادامه تکامل فناوری هوش مصنوعی، ادغام آن در سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی نویدبخش پیشرفت‌های بیشتر در مراقبت از بیماران و ارائه خدمات پزشکی است. هوش مصنوعی با قابلیت‌های فزاینده خود، پتانسیل متحول کردن حوزه مراقبت‌های بهداشتی و ارائه تجربیات بهتر برای بیماران در سراسر جهان را دارد.
برخی از زمینه‌های بالقوه پیشرفت هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی عبارتند از:
- تشخیص و درمان دقیق‌تر بیماری‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های بیمار، به پزشکان در تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها و انتخاب بهترین روش‌های درمانی کمک کند.
- پزشکی شخصی‌سازی‌شده: هوش مصنوعی می‌تواند با در نظر گرفتن ویژگی‌های منحصر به فرد هر بیمار، به توسعه برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی‌شده کمک کند.
- بهبود کارایی و بهره‌وری مراقبت‌های بهداشتی: هوش مصنوعی می‌تواند با خودکارسازی وظایف اداری و تکراری، زمان بیشتری را برای پزشکان و پرستاران آزاد کند تا بر روی مراقبت مستقیم از بیماران تمرکز کنند.
- کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی: هوش مصنوعی با تشخیص زودهنگام بیماری‌ها و انتخاب روش‌های درمانی مؤثرتر، می‌تواند به کاهش هزینه‌های کلی مراقبت‌های بهداشتی کمک کند.
