بیا باهم یه گپ دوستانه بزنیم درباره اینکه چجوری هوش مصنوعی و مخصوصاً Deep Learning یا همون یادگیری عمیق (این یعنی مدل‌هایی از هوش مصنوعی که می‌تونن یه عالمه داده رو تحلیل کنن و ازش یاد بگیرن، مخصوصاً قوی تو تشخیص تصویر و پیش‌بینی بیماری‌ها) داره دنیای مدیریت بیماری‌های قلب و عروق رو عوض می‌کنه.
اول یه قضیه مهم: بیماری‌های قلبی-عروقی واقعاً سر درد بزرگی‌ان! مهم‌ترین دلیل مرگ‌ومیر و هزینه تو بیمارستان‌ها هستن. حالا مشکل وقتی گنده‌تر میشه که بیمارستانا باید با مدل پرداختی Diagnosis-Related Group یا DRG کار کنن (DRG یعنی بیمه و دولت میان هزینه همه مریضایی که یه جور خاص بستری شدن رو تو یه بسته حساب می‌کنن، دیگه مثل قدیم هر چی خرج شد نمی‌دن. یعنی باید حواست به خرجات باشه!).
حالا یادگیری عمیق چطوری کمک می‌کنه؟ خب، یکی از مهم‌ترین چیزا اینه که Deep Learning می‌تونه تو مغز آدم دکتر به‌جای خودش یه موتور جستجو و تحلیل‌گر بذاره! مثلاً عکس‌های پزشکی (مثل MRI و اکو قلب) رو سریع بررسی می‌کنه، بیماری‌ها رو دقیق‌تر و زودتر پیدا می‌کنه، و حتی می‌تونه پیش‌بینی کنه که کی قراره حالش بد بشه یا چه مریضایی نیاز به آی‌سی‌یو دارن. آی‌سی‌یو همون بخش مراقبت‌های ویژه‌ست که همیشه تخت کم میارن و گرونه.
یه مزیت خفن این ماجرا اینه که جلوی آزمایشای اضافی و هزینه‌های الکی رو می‌گیره. چون یادگیری عمیق می‌تونه پیش‌بینی کنه کدوم مریض واقعاً لازمه سی‌تی‌اسکن یا بستری طولانی بشه و کی نه. این یعنی خرج کمتر، مدیریت بهتر، و بیمارستان می‌تونه با همون بودجه DRG خدمات باکیفیت بده.
یه مثالش اینه که با تحلیل تاریخچه مریض و داده‌هاش، مدل‌های یادگیری عمیق می‌تونن پیش‌بینی کنن کی ممکنه عوارض گرون‌قیمت یا خطرناک مثل سکته یا عفونت بگیره. اینجور پیش‌بینی‌ها کمک می‌کنه دکتر قبل از اینکه کار خراب شه، سریع‌تر به داد مریض برسه.
جالبه بدونی بعضی از تحقیقات نشون دادن اگر درمان مریضا رو با کمک هوش مصنوعی عمیق برنامه‌ریزی کنن، سبب شده میزان مرگ‌ومیر حدود ۳/۱۳ درصد کمتر بشه. این عدد واقعا تاثیرگذاره! مخصوصاً وقتی بدونیم تو این سیستم DRG، کم کردن مرگ‌ومیر و هزینه همزمان واقعاً کار حضرت فیله!
البته این همه ماجرا نیست. برای اینکه این هوش مصنوعی‌ها تو بیمارستان درست کار کنن، کلی کار تیمی لازمه. باید متخصص‌های کامپیوتر، پزشک‌ها و مدیرها با هم همکاری کنن. تازه باید حسابی حواسشون به کیفیت داده‌ها باشه (چون اگه داده‌هات خراب باشه، پیش‌بینی‌هاتم به درد نمی‌خوره!). مدل‌ها باید شفاف باشن تا بتونن بهشون اعتماد کنن.
معضلات دیگه هم هست مثل رعایت قوانین و مقررات (Regulatory Compliance یعنی اینکه مقررات پزشکی و حریم خصوصی اطلاعات کامل رعایت شه)، مسائل اخلاقی (که مدل اشتباهی تصمیم نگیره!) و اینکه فعلاً تو خیلی جاها هنوز سخته این مدل‌ها رو مقیاس بزرگ اجرا کنن.
در کل، برای آینده، دانشمندا توصیه کردن که تمرکز بیشتر روی توسعه مدل‌های هوش مصنوعی باید باشه که با انواع داده‌های مختلف (هم تصویر، هم متن، هم اطلاعات بالینی) خوب کار کنن و همیشه خودشونو آپدیت کنن. علاوه‌بر این، باید مطمئن بشیم کارایی مدل رو همیشه بسنجیم هم بابت بهبود درمان، هم بابت بهینه بودن هزینه‌ها.
خلاصه که یادگیری عمیق شده یه برگ برنده بزرگ واسه بیمارستان‌های امروزی، مخصوصاً وقتی دارن با سیستم DRG کار می‌کنن. اگه این مدل‌ها رو درست اجرا کنن، می‌تونن هم جون مریضا رو نجات بدن، هم هزینه‌های بیهوده رو بکشن پایین و یه سیستم سلامت پایدار و هوشمند بسازن. کلاً هوش مصنوعی اومده که دنیای پزشکی رو زیر و رو کنه—فقط باید بلد باشیم چجوری ازش درست استفاده کنیم!
منبع: +
