تا ۵۰٪ تخفیف در جشنواره کوله پشتی بهار
دیدن تخفیف‌ها و شرکت در جشنواره
مدت زمان باقیمانده :
ثانیه -
دقیقه -
ساعت -
روز -
کنکور کامپیوتر
0
ورود | ثبت نام
نظرات
اشتراک
بالا
علاقه‌مندی

اشتراک
 

همه چیز درباره رشته هوش مصنوعی در پزشکی

این صفحه رشته هوش مصنوعی در پزشکی را بصورت 0 تا 100 بررسی کرده و همچنین به بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی و سلامت و مزایا و معایب آن پرداخته است

به طور خلاصه به مسائل مرتبط با یادگیری، پیش بینی و انجام کار هوشمندانه توسط کامپیوتر هوش مصنوعی (Artificial intelligence) گفته می‌شود. در صفحه هوش مصنوعیهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی (AI) چیست؟ انواع، کاربردها، مزایا و معایبهوش مصنوعی یا Artificial Intelligence یا به اختصار AI، امروزه کاربردهای بسیاری پیدا کرده و به یکی از داغ‌ترین حوزه‌های بشر تبدیل شده است، اما با این وجود بسیاری از افراد با کاربردهای آن آشنایی کامل ندارند، به همین علت در این صفحه کاربردها، مزایا و معایب AI بطور کامل بررسی شده است می‌توانید توضیحات جامعی درباره‌ هوش مصنوعی و جنبه‌های مختلف آن مطالعه کنید.

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت پزشکی

این تصویر بیانگر مفهوم کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی است.

بطور کلی فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) در تجارت مدرن، زندگی روزمره و حتی مراقبت‌های بهداشتی به کار می‌روند. بکارگیری هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی در بسیاری از جنبه‌های مراقبت از بیمار و فرآیندهای اداری به مراکز خدماتی مراقبت‌های بهداشتی کمک کرده و راه حل‌های موجود را بهبود بخشیده و بر چالش‌ها غلبه می‌کند.

فناوری‌های هوش مصنوعی و مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی با اکثر حوزه مراقبت‌های بهداشتی ارتباط تنگاتنگی دارند، اما روش هایی که پشتیبانی می‌کنند به طور قابل توجهی بین بیمارستان‌ها و سایر سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی متفاوت است. در حالی که برخی از مقالات نشان می‌دهند که استفاده از هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند در برخی از روش‌ها مانند تشخیص بیماری به خوبی یا بهتر از انسان عمل کند، اما در واقعیت چند سالی طول خواهد کشید تا هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی جایگزین انسان شود.

در واقع هوش مصنوعی در پزشکی الگوریتم‌هایی هستند که با روش‌های مبتنی بر یادگیری و پیش بینی، به مدل‌هایی برای تحلیل داده‌های پزشکی و کشف بینش‌ها برای کمک به بهبود نتایج سلامت و تجربیات بیمار دست پیدا می‌کنند. به لطف پیشرفت‌های اخیر در علم کامپیوتر و انفورماتیک، هوش مصنوعی (AI) به بخشی جدایی ناپذیر از مراقبت های بهداشتی مدرن تبدیل شده است. امروزه بسیاری از پزشکان متخصص در محیط‌‌های بالینی و یا آزمایشگاه‌های تحقیقاتی و پژوهشی از الگوریتم ‌های هوش مصنوعی و سایر برنامه‌های کاربردی مرتبط با آن‌ها استفاده می‌کنند. برای مطالعه بیشتر در خصوص ساختار الگوریتم‌ها و آشنایی با انواع آن‌ها می‌توانید به مقاله الگوریتم چیستالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراوانالگوریتم چیست به زبان ساده و با مثال های فراواندر این مقاله به زبان بسیار ساده و با مثال های متعدد توضیح داده شده که الگوریتم چیست و چه کاربردهایی دارد مراجعه نمایید. 

در حال حاضر، رایج ترین نقش‌های هوش مصنوعی در پزشکی، پشتیبانی تصمیم گیری بالینی و تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی است. ابزارهای پشتیبانی تصمیم بالینی با فراهم کردن دسترسی سریع به اطلاعات یا تحقیقات مرتبط با بیمار، درمان‌ها، داروها، سلامت روان و سایر نیازهای بیمار به پزشکان در امر تشخیص و تصمیم‌گیری کمک می‌کنند. در تصویربرداری پزشکی، ابزارهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تصاویر سی تی اسکن، اشعه ایکس، ام آر آی (MRI) و سایر تصاویر به منظور یافتن و تشخیص ضایعات یا سایر یافته‌هایی است که شاید از نگاه یک رادیولوژیست‌ انسانی مخفی مانده و با گذر زمان بیمار را دچار عارضه‌های شدیدتری کند. 

انواع هوش مصنوعی مرتبط با مراقبت های بهداشتی

هوش مصنوعی مجموعه‌ای از فناوری‌هاست که با حوزه مراقبت‌های بهداشتی در ارتباط هستند اما دامنه پشتیبانی از فرآیندها و وظایف خاص در آن‌ها بسیار متفاوت است. در ادامه به برخی از فناوری‌های هوش مصنوعی که اهمیت بالایی در مراقبت‌های بهداشتی دارند مورد بررسی قرار گرفته اند.

یادگیری ماشین - شبکه های عصبی و یادگیری عمیق

یادگیری ماشین (Machine Learning) یک تکنیک آماری برای تطبیق مدل‌ها با داده‌ها و «یادگیری» با آموزش مدل‌ها با داده است. یادگیری ماشین یکی از رایج ترین اشکال هوش مصنوعی است. این موضوع یک تکنیک گسترده در هسته بسیاری از رویکردهای هوش مصنوعی است و نسخه‌های زیادی از آن وجود دارد.

در مراقبت‌های بهداشتی، رایج‌ترین کاربرد یادگیری ماشین سنتی، "پزشکی دقیق" است، پیش‌بینی اینکه چه پروتکل‌های درمانی احتمالاً بر اساس ویژگی‌های مختلف بیمار و زمینه درمان موفق خواهند شد.

قسمت بزرگی از کاربردهای یادگیری ماشین و پزشکی دقیق نیاز به یک مجموعه داده آموزشی دارند که متغیر نتیجه آن (مثلاً شروع بیماری) شناخته شده باشد. این یادگیری تحت نظارت نامیده می شود.

شکل پیچیده‌تر یادگیری ماشین، شبکه عصبی (Artificial Neural Networks) است. این فناوری با بهره‌گیری از ساختار و خصوصیات گراف‌ها در سال 1960 معرفی شد. این فناوری در چند دهه گذشته جایگاه خوبی را در تحقیقات مراقبت‌های بهداشتی به دست آورده و برای مواردی همچون دسته بندی بیماری‌ها و یا پاسخ به این سوال که آیا بیمار به بیماری خاصی مبتلا می‌شود یا خیر، استفاده می‌شود.

در شبکه عصبی از ساختمان دادهآموزش ساختمان داده و الگوریتمآموزش ساختمان داده و الگوریتمهر ساختمان داده یک نوع فرمت ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در کامپیوتر است، که امکان دسترسی و اصلاح کارآمد آن داده‌ها را برای یکسری از الگوریتم‌ها و کاربردها فراهم می‌کند، در این صفحه به بررسی و آموزش ساختمان داده و الگوریتم پرداخته شده است گراف برای ذخیره و آرایش داده‌های ورودی و خروجی در قالب نودهای یک گراف بهره می‌گیرند و از طریق یال‌های وزن‌دار نودها را بر اساس ویژگی‌هایشان به یکدیگر مرتبط می‌کند. از آن جا که روش آن مشابه روشی است که نورون‌ها، سیگنال‌ها را پردازش می کنند، نام شبکه عصبی را به آن داده اند. اما در کل قیاس آن با عملکرد مغز کاری ساده لوحانه است. اگر علاقه‌مند به مطالعه بیشتر در خصوص گراف‌ها و ساختار آن‌ها هستید، لطفا به مقاله نظریه گراف مراجعه نمایید. 

پیچیده ترین اشکال یادگیری ماشین شامل یادگیری عمیق (Deep Learning) یا مدل های شبکه عصبی (Artificial Neural Networks) با سطوح بسیاری از ویژگی‌ها یا متغیرهایی است که نتایج را پیش بینی می‌کنند. ممکن است هزاران ویژگی پنهان در چنین مدل‌هایی وجود داشته باشد که با پردازش سریع‌تر واحدهای پردازش گرافیکی امروزی و معماری‌های ابری آشکار می‌شوند.

یکی از کاربردهای رایج یادگیری عمیق در مراقبت‌های بهداشتی، شناسایی توده‌های بالقوه سرطانی در تصاویر رادیولوژی است. یادگیری عمیق به طور فزاینده‌ای در مورد رادیومیک‌ها یا تشخیص ویژگی‌های مرتبط بالینی در داده‌های تصویربرداری فراتر از آنچه که توسط چشم انسان قابل درک است، اعمال می‌شود. هم رادیومیک و هم یادگیری عمیق معمولاً در تجزیه و تحلیل تصویر انکولوژی (سرطان شناسی) یافت می‌شوند. توضیح آنکه رادیومیک عبارت است ازمتد‌های مبتنی بر الگوریتم‌های علوم داده‌ای که برای استخراج ویژگی‌ها از تصاویر پزشکی مورد استفاده قرار میگیرند.

همانطور که ذکر شد یکی از انواع هوش مصنوعی در پزشکی تحلیل تصاویر پزشکی است که در عین حال خود این موضوع به نوعی زیر مجموعه پردازش تصویر است. برای مطالعه بیشتر پیرامون پردازش تصویر می‌توانید به صفحه پردازش تصویرپردازش تصویر دیجیتال چیست؟ چه انواعی دارد؟ چه مراحلی را شامل می‌شود؟ پردازش تصویر دیجیتال چیست؟ چه انواعی دارد؟ چه مراحلی را شامل می‌شود؟ پردازش تصویر یکی از فیلدهای پرطرفدار مرتبط با گرافیک کامپیوتر، بینایی کامپیوتر، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، و الگوریتم‌ها و محاسبات است که ارتباط تنگاتنگی میان تمام آنهاست. در نتیجه در این صفحه علاوه بر معرفی این فیلد، نقشه راهی نیز برای علاقه‌مندان این حوزه ارائه کرده‌ایم. رجوع نمایید.

به نظر می‌رسد ترکیب آنها نسبت به نسل قبلی ابزارهای خودکار برای تجزیه و تحلیل تصویر، که به عنوان تشخیص به کمک رایانه یا CAD شناخته می‌شود، دقت بیشتری را در تشخیص نوید می‌دهد. یادگیری عمیق نیز به طور فزاینده‌ای برای تشخیص گفتار استفاده می‌شود و به این ترتیب، نوعی پردازش زبان طبیعی (NLP) است که در زیر توضیح داده شده است. برخلاف اشکال قبلی تجزیه و تحلیل آماری، هر ویژگی در یک مدل یادگیری عمیق معمولاً برای یک ناظر انسانی معنای کمی دارد. در نتیجه، تفسیر نتایج مدل ممکن است بسیار دشوار یا غیرممکن باشد.   

پردازش زبان طبیعی

درک زبان انسان هدف محققان هوش مصنوعی از دهه 1950 بوده است. این رشته (NLP)، شامل برنامه هایی مانند تشخیص گفتار، تجزیه و تحلیل متن، ترجمه و سایر اهداف مرتبط با زبان است. دو رویکرد اساسی برای آن وجود دارد: NLP آماری و معنایی. NLP آماری مبتنی بر یادگیری ماشین (به ویژه شبکه های عصبی یادگیری عمیق) است و اخیراً دقت تشخیص را افزایش داده است. برای یادگیری به یک "پیکر" یا بدنه بزرگ زبان نیاز دارد.

در مراقبت های بهداشتی، کاربردهای غالب NLP شامل ایجاد، درک و طبقه بندی اسناد بالینی و تحقیقات منتشر شده است. سیستم‌های NLP می‌توانند یادداشت‌های بالینی بدون ساختار روی بیماران را تجزیه و تحلیل کنند، گزارش‌هایی (مثلاً معاینات رادیولوژی) آماده کنند، تعاملات بیمار را رونویسی کنند، و هوش مصنوعی مکالمه‌ای را انجام دهند.

سیستم های خبره مبتنی بر قانون

سیستم‌های خبره مبتنی بر مجموعه‌ای از قوانین «اگر-آنگاه» فناوری غالب برای هوش مصنوعی در دهه 1980 بودند و در آن دوره و دوره‌های بعدی به طور گسترده به‌ صورت تجاری مورد استفاده قرار گرفتند. آن‌ها به طور گسترده‌ای در طول چند دهه گذشته در زمینه مراقبت‌های بهداشتی و هدف‌هایی همچون “پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی” به کار گرفته شده‌اند و هنوز نیز در حال استفاده هستند. بسیاری از ارائه دهندگان پرونده الکترونیک سلامت (EHR) مجموعه‌ای از این قوانین را همراه با سیستم‌های خود ارائه میدهند..

سیستم های خبره به متخصصان انسانی و مهندسین دانش نیاز دارند تا مجموعه ای از قوانین را در یک حوزه دانش خاص بسازند.

آنها تا حدی به خوبی کار می‌کنند و به راحتی قابل درک هستند. با این حال، هنگامی که تعداد قوانین زیاد است (معمولاً بیش از چندین هزار) و قوانین شروع به تضاد با یکدیگر می‌کنند، تمایل به شکستن دارند. علاوه بر این، اگر حوزه دانش تغییر کند، تغییر قوانین می‌تواند دشوار و زمان‌بر باشد. آنها به آرامی در مراقبت‌های بهداشتی با رویکردهای بیشتری بر اساس الگوریتم های داده و یادگیری ماشین جایگزین می‌شوند.

ربات های فیزیکی

ربات‌ های فیزیکی با توجه به کاربرد ربات‌های صنعتی در سراسر جهان به خوبی شناخته شده‌اند. آنها وظایف از پیش تعریف شده‌ای مانند بلند کردن، جابجایی، جوشکاری، یا مونتاژ اشیاء را در مکان‌هایی مانند کارخانه‌ها و انبارها و تحویل تجهیزات به بیمارستان‌ها انجام می‌دهند. در سال‌های اخیر روبات‌ها با انسان‌ها همکاری بیشتری داشته و با حرکت دادن آن‌ها در کار مورد نظر، به راحتی آموزش داده می‌شوند.

با تعبیه سایر قابلیت‌های هوش مصنوعی در "مغزشان" (در واقع سیستم عامل) آن‌ها را  باهوش ترو کاربردی‌تر می‌کنند. به نظر می‌رسد با گذشت زمان همان پیشرفت‌های را که در سایر زمینه‌های هوش مصنوعی دیده‌ایم، در ربات‌های فیزیکی نیز گنجانده شود.

برای اولین بار ربات‌های جراحی در ایالات متحده آمریکا در سال 2000 بکار گرفته شدند و به مروز زمان قدرت‌های فوق‌العاده‌ای را برای جراحان فراهم کردند و توانایی آن‌ها را برای دیدن، ایجاد برش‌های دقیق و کم تهاجمی، بخیه زدن زخم‌ها و غیره بهبود بخشیدند اما همچنان تصمیمات مهم توسط جراحان انسانی گرفته می‌شود. جراحی زنان، جراحی پروستات و جراحی سر و گردن از جمله روش‌های جراحی استاندارد با استفاده از جراحی رباتیک است.

اتوماسیون فرآیند رباتیک

این فناوری وظایف دیجیتالی ساختار یافته را برای مقاصد اداری انجام می‌دهد، یعنی کارهایی که شامل سیستم‌های اطلاعاتی می شود، به گونه‌ای که انگار یک کاربر انسانی هستند که از یک اسکریپت یا قوانین پیروی می‌کنند. این فناوری در مقایسه با سایر اشکال هوش مصنوعی، ارزان‌تر، قابلیت برنامه‌ریزی آسان و شفافیت در عملکردشان هستند.

اتوماسیون فرآیند رباتیک یا همان (RPA) برعکس نام خود ارتباطی با ربات‌ها نداشته د و فقط شامل برنامه‌هایی رایانه‌ای بر روی سرورهاست. RPA متکی بر ترکیبی از گردش کار، قوانین تجاری و یکپارچه سازی "لایه ارائه" با سیستم‌های اطلاعاتی است تا مانند یک کاربر نیمه هوشمند در سیستم‌ها عمل کند. در مراقبت‌های بهداشتی، RPA ها برای کارهای تکراری مانند صدور مجوز، به روز رسانی سوابق بیمار یا صورتحساب استفاده می‌شوند.

هنگامی که با سایر فناوری‌ها مانند تشخیص تصویر ترکیب می‌شوند، می‌توان از آن‌ها برای استخراج داده‌ها از تصاویر فکس شده استفاده کرد تا از آن‌ها در سیستم‌های تراکنشی استفاده کرد.

در این جا این فناوری‌ها به‌عنوان فناوری‌های جداگانه توصیف شده اند، اما تمام این فناوری‌ها به‌طور فزاینده‌ای در حال ترکیب و ادغام هستند. ربات‌ها در حال دریافت «مغز» مبتنی بر هوش مصنوعی هستند و تشخیص تصویر با RPA ادغام می‌شود. شاید در آینده، این فناوری‌ها چنان در هم آمیخته شوند که راه‌حل‌های ترکیبی محتمل‌تر یا امکان‌پذیرتر شوند و نهایتا به کاربردهای گسترده تر و دقیق تر بی‌انجامند.

کاربردهای هوش مصنوعی در سلامت

این تصویر بیانگر مفهوم کاربردهای هوش مصنوعی در سلامت انسان‌ها است.

در بخش‌های قبل چندین بار به واژه‌های کاربردهای هوش مصنوعی و کامپیوتر در خدمات پزشکی اشاره شد و در این بخش به طور ویژه به توضیح این کاربرد‌ها پرداخته‌ایم. به طور کلی کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و درمان به چند دسته‌ تقسیم می‌شود که به ترتیب در مورد هر یک توضیحاتی آورده شده است.

مزایا و معایب هوش مصنوعی در پزشکی

شرکت‌های بزرگ فناوری در حال سرمایه گذاری بیشتر در نوآوری‌های مراقبت های بهداشتی هوش مصنوعی هستند. به عنوان مثال، مایکروسافت یک برنامه پنج ساله 40 میلیون دلاری در سال 2020 برای رسیدگی به چالش‌های مراقبت‌های بهداشتی اعلام کرد. اگرچه هوش مصنوعی بدون شک صنعت مراقبت‌های بهداشتی را تغییر می‌دهد، این فناوری هنوز نسبتاً جدید است. همانطور که پذیرش هوش مصنوعی در سراسر بخش مراقبت‌های بهداشتی گسترش می‌یابد، سؤالات در مورد مزایا و محدودیت‌های این فناوری بیش از پیش مهم می‌شوند.

مزایا استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی

معایب استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی

مثال هایی از هوش مصنوعی در صنعت بهداشت و درمان و شرکت های فعال و بزرگ این حوزه

صنعت هوش مصنوعی در پزشکی نیز مانند دیگر بخش های علوم و مهندسی کامپیوتر، صنعتی رو به رشد و نوین است که امروزه شرکت‌های بزرگ بسیاری در حوزه های متفاوت آن مشغول به فعالیت هستند. شما می‌توانید در صفحه شرکت های برتر فناوریبزرگترین غول های تکنولوژی جهان در سال 2021؛ معرفی 10 شرکت برتربزرگترین غول های تکنولوژی جهان در سال 2021؛ معرفی 10 شرکت برتردر جهان امروز تکنولوژی مهم ترین و قدرتمند ترین ابزاری است که اقتصاد را شکل می دهد. تکنولوژی و فناوری اطلاعات (IT) تغییرات اساسی در تجارت و همچنین زندگی روزمره انسان ها ایفا می کنند. مروری بر بزرگترین شرکت‌های کامپیوتری جهان داشته باشید.

در این بخش سعی شده تا چندین شرکت فعال و قوی در حوزه هوش مصنوعی در پزشکی معرفی گردند و توضیحاتی مختصر پیرامون فعالیت این شرکت ها داده شود.

چشم انداز آینده ی هوش مصنوعی در صنعت پزشکی

باور بر این است که هوش مصنوعی، در خدمات بهداشتی آینده تاثیر به سزایی خواهد داشت. بسیاری معتقدند، در پشت پرده ی پیشرفت و توسعه پزشکی دقیق، نقش اساسی را، هوش مصنوعی با اتکا به روش های یادگیری ماشین ایفا خواهد کرد. اگرچه تلاش های اولیه برای تشخیص بیماری و ارائه توصیه های درمانی، چالش برانگیز بوده، انتظار می‌رود هوش مصنوعی، این حوزه را نیز به سلطه ی خود در آورد. با توجه به سرعت پیشرفت هوش مصنوعی در زمینه آنالیز تصویر، به نظر می‌رسد سرانجام روزی، بیشتر تصاویر رادیولوژی و پاتولوژِی، توشط ماشین ها بررسی شوند.استفاده از قابلیت های تشخیص گفتار و متن که در حال حاضر برای وظایفی مانند ارتباط با بیمار و یادداشت علائم بالینی به کار می‌روند نیز، افزایش خواهد یافت.

بزرگ ترین چالش پیش روی هوش مصنوعی در زمینه پزشکی، این نیست که آیا تکنولوژی ها به اندازه ی کافی مفید هستند یا نه؛ بلکه اطمینان از پذیرش آن ها برای استفاده به طور روزانه است. برای به دست آمدن این اعتماد و پذیرش، هوش مصنوعی باید توسط تنظیم کننده ها تایید شود، با سیستم های EHR یکپارچه شود، به اندازه ای استاندارد شوند که محصولات مشابه به شکل مشابه کار کنند، به پزشکان آموزش داده شوند، هزینه آن ها توسط سازمان های دولتی یا غیر دولتی پرداخت شده و طی زمان به روز رسانی شوند.این چالش ها، روزی از سر راه کنار خواهند رفت، اما این امر بسیار بیشتر از بلوغ خود فناوری ها زمان می‌برد؛ در نتیجه انتظار می‌رود تا 5 سال آینده شاهد استفاده محدود از هوش مصنوعی در زمینه های بالینی، و استفاده گسترده تر از آن، طی 10 سال آینده باشیم.

بدیهی است که هوش مصنوعی به طور کلی، جایگزین پزشکان انسانی نخواهد شد؛ بلکه توانایی آن ها را برای مراقبت های پزشکی افزایش خواهد داد. با گذر زمان، ممکن است پزشکان، به سمت مشاغلی سوق داده شودند، که نیازمند قابلیت های منحصر به انسان مانند همدلی، مشاوره ومتقاعد کردن افراد و درک جامع از شرایط هستند. احتمالا در میان افرادی که خدمات درمانی ارائه می‌دهند، تنها کسانی که از کار در کنار هوش مصنوعی امتناع کنند، شغل خود را از دست خواهند داد.

آیا باید از هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی استفاده کرد؟

هوش مصنوعی بدون شک پتانسیلی برای بهبود سیستم های مراقبت های بهداشتی دارد. خودکار کردن کارهای خسته کننده می تواند برنامه های پزشک را آزاد کند تا امکان ارتباط بیشتر با بیمار فراهم شود. بهبود دسترسی به داده ها به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در برداشتن گام‌های صحیح برای پیشگیری از بیماری کمک می کند. داده‌های بلادرنگ می‌توانند بهتر و سریع‌تر به تشخیص‌ها اطلاع دهند. هوش مصنوعی برای کاهش خطاهای اداری و صرفه جویی در منابع حیاتی اجرا می‌شود. شرکت‌های کوچک و متوسط به طور فزاینده‌ای در توسعه هوش مصنوعی مشارکت می‌کنند و این فناوری را کاربردی‌تر و با اطلاعات بهتر می‌سازند.

هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در مراقبت‌های بهداشتی به کار می‌رود و محدودیت‌ها و چالش‌ها همچنان با آن مواجه می‌شوند و غلبه می‌کنند. هوش مصنوعی همچنان به نظارت انسانی نیاز دارد، ممکن است متغیرهای اجتماعی را حذف کند، شکاف‌هایی را در اطلاعات جمعیت تجربه می‌کند و مستعد حملات سایبری محاسبه شده فزاینده است. علیرغم برخی از چالش‌ها و محدودیت‌هایی که هوش مصنوعی با آن مواجه است، این فناوری نوآورانه مزایای فوق العاده‌ای را برای بخش پزشکی نوید می‌دهد. چه یک بیمار یا یک پزشک، زندگی در همه جا به لطف هوش مصنوعی در حال بهبود است.

کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی چیست؟

از کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی و حوزه سلامت می‌توان به تشخیص بیماری‌ها که با مقایسه دی ان ای (DNA) فرد بیمار با یک دی ان ای (DNA) فرد سالم است تا درمان بیماری‌ها به صورت درمان رفتاری، دارویی و درمان به وسیله دستگاه‌های جراحی اشاره کرد و همیچنین نظارت‌‌های درمانی که با بررسی پیوسته حال بیمار، وضعیت وی را اعلام می‌کند.

همچنین هر گونه سوالی در مورد کلاس‌های آنلاین کنکور کامپیوتر و یا تهیه فیلم‌ها و یا رزرو مشاوره تک جلسه‌ای تلفنی با استاد رضوی دارید می‌توانید به طرق زیر از تیم پشتیبانی بپرسید:

آی دی تلگرام تیم پشتیبانی:     konkurcomputer_admin@

تماس با پشتیبانی:   09378555200

امتیازدهی4.5833333333333 1 1 1 1 1 1 1 1 1 14.58 امتیاز (6 رای)
اشتراک
بارگذاری نظرات
تلگرام اینستاگرام تماس با پشتیبانی: 09378555200 تماس با پشتیبانی: 09378555200