آخرین مطالب
امکانات وب
هوش مصنوعی، هوش ماشین هاست! در واقع شاخه ای از علوم کامپیوتر است که قصد دارد راه حل های الگوریتمی را ارائه کند تا بتوانیم به وسیله آنها در ماشین ها هوشمندی ایجاد کنیم. اما این تعریف کافی نیست؛ اول از همه باید بدانیم که تعریف هوشمندی چیست و بعد باید منظور از ماشین را دربیابیم:
استدلال، منطق، تصمیم گیری ؛ این ها توانایی هستند که شما از آنها استفاده می کنید. پس شما هوشمند هستید. اگر این توانایی ها را در کامپیوتر هم ایجاد کنیم، آنگاه به ماشین هوشمند دست می یابیم! به همین سادگی ... ولی به جز این ها چیز های دیگری هم در رابطه با تعریف هوشمندی وجود دارند که دانستن آنها را می توان مهم ارزیابی کرد. در واقع بحث هایی که در مورد هوشمندی و هوش مصنوعی مطرح شده است؛ تنها به دوره ی امروزه ی ما و قرن 21 مربوط نمی شود، بلکه از سال 1950 این مباحث به طور جدی مطرح شد.
كاربرد سيستم هاي هوشمند در پزشكي:
سيستم هاي هوشمند) سيستم خبره و شبكه ي عصبي (داراي ساختار، اجزا و قابليت هايي هستند كه در مجموع قابليت تصميم گيري را ارتقا مي دهند. به همين دليل، از آنها در موارد بسياري در پزشكي استفاده شده است.يكي از مزاياي اين سيستم ها، در نظر گرفتن راه حل هاي متنوع تر است هوش مصنوعي به پزشك كمك مي كند تا متغيرهاي بيشتر و متنوع تري را در زمان تشخيص بيماري يا انتخاب درمان در نظر بگيرد. به عبارتي، با توجه به محدوديت يادآوري ذهن، پزشك ممكن است تمام متغيرهاي لازم براي تصميم گيري براي نمونه علايم يا نتايج آزمايش ها را در آن واحد در نظر نگيرد يا آن ها را فراموش كند يا در پي كسب اطلاعات در خصوص آن نباشد. اما از آنجا كه روابط بين اين متغيرها در زمان طراحي سيستم در آن لحاظ مي گردد، بنابراين احتمال ناديده گرفتن برخي از اين عوامل يا در نظر گرفتن تأثير آ نها كمتر/بيشتر از حد معقول، كاهش مي يابد. بنابراين با توجه به كيفيت تعريف اين روابط، مي توان انتظار داشت تا تصميمات پزشكان دقيق تر شود.
وجود متغيرهاي زياد و ناشناخته به معني پيچيدگي بيشتر تصميم گيري است. به كمك اين سيستم ها، مي توان متغيرهاي بيشتري را در تصميم گيري دخالت داد. همچنين مي توان با شبكه ي عصبي متغيرهاي ناشناخته، روابط ناشناخته بين متغيرها و همچنين متغيرهايي با تأثير ناشناخته بر متغير نتيجه را در نظر گرفت. بدين ترتيب با استفاده از اين سيستم ها، مي توان دقت بيشتر در تصميم گيري هاي پيچيده تر را انتظار داشت
براي نمونه، جهت تصميم گيري براي ارجاع بيمار مبتلا به سكته ي قلبي به ساير بيمارستان ها، متغيرهاي زيادي (مانند وضع عمومي بيمار، تحمل مسافت و غيره) بايد مد نظر قرار گيرد كه اتخاذ تصميم را بسيار پيچيده مي كند. اما مي توان با در نظر گرفتن تمام اين متغيرها در سيستم هاي هوشمند، به پزشك در اتخاذ تصميم صحيح كمك كرد.
استفاده از منطق خبرگان و كنترل دانش، از ديگر مزاياي اين سيستم ها است. در زمان طراحي سيستم هاي خبره ي پزشكي، دانش تخصصي در زمينه ي مورد نظر از خبرگان آن موضوع (يا راهنماهاي باليني) استخراج و وارد پايگاه دانش متخصصين در زمينه هاي مختلف مانند بيمار ي هاي نادر را مي توان در تصميم گيري افراد مختلف وارد نمود كه اين موضوع مي تواند منجر به كاهش ترس (ناشي از فقدان دانش و مهارت يا تنها بودن) و افزايش اعتماد به نفس شود.
با توجه به وفور و تداخل متغيرها در تصميمات پزشكي، پزشكان مي توانند با به كارگيري سيستم هاي هوش مصنوعي سريع تر و يكدست تر تصميم گيري نمايند و وقت خود را بيشتر صرف ارزيابي تصميم نمايند.
در نهايت، با اين سيستم ها، سرعت تحليل و دسترسي به توصيه ها در هر زمان و مكان افزايش مي يابد كه در خصوص تصميمات پزشكي از اهميت زيادي برخوردار است.
براي نمونه، پيش بيني خوش خيم يا بدخيم بودن ضايعه بدون انجام بيوپسي، يا پيش بيني درست عود يا متاستاز سرطان باعث مي شود تا پزشكان بتوانند سريع تر به درمان يا پيشگيري اقدام كنند.
چالش ها و موانع کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی:
با وجود مزاياي زياد، به كارگيري سيستم هاي هوش مصنوعي در پزشكي با موانع و چالش هاي بسيار زياد و جدي رو به رو است. از جمله اين محدوديت ها مي توان به محدوديت تكنولوژي و هزينه ي سيستم اشاره كرد. از طرفي، عملكرد آن ها مستلزم به روز رساني مداوم است، برخي بر اين باورند كه وابستگي به سيستم هوشمند ممكن است در بلند مدت ميزان ابتكار را كاهش دهد .همچنين استفاده از اين سيستم ها، مستلزم وارد كردن داده هاي بيمار در سيستم به منظور دريافت توصيه هاي تشخيصي يا درماني است. اين موضوع بدين معني است كه پزشك بايد اطلاعات بيمار را يك بار در اين سيستم و بار ديگر در پرونده ي بيمار ) دستي يا الكترونيك( وارد نمايد. تكرار ورود اطلاعات در سيستم هاي مختلف مي تواند مانعي براي استفاده از اين سيستم ها باشد؛ مگر اينكه داده هاي بيمار به صورت الكترونيك در پرونده ي بيمار وجود داشته باشد و بتوان از اين سيستم ها همراه با پرونده ي الكترونيك به طور يكپارچه استفاده كرد.
از ديگر چالش هاي مهم پيش روي سيستم هاي هوشمند، مشكلات مربوط به كسب دانش است. براي طراحي سيستم خبره، مشكلاتي در فرايند مهندسي دانش وجود دارد. از ديگر مشكلاتي كه منجر به پيچيدگي كسب دانش مي شود، كمبود روش هاي استاندارد براي بيان شرايط باليني به صورت قابل فهم براي كامپيوتر (مدل سازي دانش پزشكي) است . براي ايجاد پايگاه دانش، بايد شرايط باليني مد نظر به صورت قابل فهم براي كامپيوتر تبديل شود، اما تصوير كردن پزشكي در اين قالب ساده نيست.
سيستم هاي هوش مصنوعي در حوزه ي مشخصي كاربرد دارند و براي نمونه جهت تشخيص يك بيماري خاص مورد استفاده قرار مي گيرند.
به طور خلاصه، هوش مصنوعي داراي پتانسيلهاي زيادي براي بهبود تصميم گيري هاي پزشكي است، اما اجراي موفق اين نوع سيستم ها در پزشكي، علاوه بر توجه به اصول مورد نياز براي هر سيستم اطلاعاتي ديگر از جمله توجه به عوامل سازماني، رفتاري، فرهنگي، مديريتي، اقتصادي، آموزشي و فني، مستلزم موارد ديگري است.
یک استارت آپ موفق چه ویژگی هایی دارد؟...ما را در سایت یک استارت آپ موفق چه ویژگی هایی دارد؟ دنبال میکنید
برچسب: نویسنده: بازدید: 111