تا حالا چیزی از Human Phenotype Ontology یا همون HPO شنیدی؟ بذار یه خلاصه راحت بگم: یه جور دیتابیس یا چارچوب خیلی گنده‌ست که اطلاعات درباره ویژگی‌های ظاهری و ژنتیکی آدم‌ها رو جمع می‌کنه. حالا ترکیب این با مدیریت سلامت جمعیت (Population Health Management یا PHM) قراره دنیا رو تکون بده!
هدفش اینه که با استفاده از دیتای ژنتیکی و زیرساخت دیجیتال قوی، اوضاع سلامت آدم‌ها رو کلی بهتر کنه. یعنی هر کسی بتونه به شکل شخصی‌تر، دقیق‌تر و با پایه علمی قوی‌تر، مراقبت پزشکی بگیره. مثلاً تو انگلیس، دارن روش کار می‌کنن که چجوری تو مراقبت‌های اولیه و دکتر خانوادگی، این سیستم رو پیاده کنن. حتی طرح دارن که مدل‌سازی زیستی (Biological Modelling – یه جور شبیه‌سازی علمی بر اساس بدن و ژن آدم‌ها) رو سراسری کنن و به نقاط مختلف کشور ببرن.
ولی جالب اینجاست که مقاله میگه هر کشوری می‌تونه این چارچوب رو متناسب با سیستم درمانی خودش پیاده کنه. چون بالاخره، سیستم سلامت ژاپن با هند یا ایران کلی فرق داره! پس راهکار رو یک جوری پیشنهاد داده که همه جا جواب بده.
وقتی حرف از اجرای این کار میشه، کلی جزئیات مهم داره: باید ببینیم زیرساخت دیجیتال کافی داریم یا نه، چقدر بودجه لازمه، دیتا باید امن و قابل دسترس باشه و از استاندارد‌های بین‌المللی مثل ISO (که یعنی مجموعه قوانین و چهارچوب‌های جهانی برای کیفیت و ایمنی و اینا) هم پیروی بشه. بعدش باید سیستم انگلیس رو با نیازهای فناوری پزشکی هماهنگ کنن و حتی اصول هوش مصنوعی رو داخل ماجرا بیارن. یه مثال باحال: از Gen AI ها (هوش مصنوعی‌ای که می‌تونه خودش محتوا یا دیتا جدید بسازه) برای پیش‌بینی وضعیت سلامت قبل از آزمایش‌های ژنتیکی یا معاینه‌های خیلی دقیق شخصی استفاده می‌کنن.
یه بخش خیلی مهم اینه که چطوری جلوی سوگیری (Bias) رو تو هوش مصنوعی بگیرن، چون اگه هوش مصنوعی فقط یه گروه خاص رو دقیق بررسی کنه، بقیه شاید درمان درست نگیرن.
توصیه‌های مقاله هم کلی جالبه: میگن باید گروه‌های کوچیک و چابک برای مدیریت سلامت راه انداخت، یه درصدی از پزشک‌های با تجربه تبدیل به مشاورهای مرکزی بشن، ارزش‌گذاری صحیح برای مدل‌های مراقبتی انجام بشه و حتی ارتباط با مدل‌های علمی و هوش کلی جهانی (general intelligence) رو هم‌زمان برقرار کنن.
مقاله خیلی روی مقایسه اینکه تو دنیای واقعی هوش مصنوعی چقدر تونسته بیماری رو مثل دکترها پیش‌بینی کنه تاکید داره. مثلاً سیستم Digital Twin رو مثال میزنه که یه جور مدل مجازی از بدن هر نفر میسازه تا با Gen AI ترکیب کنه و مراقبت اختصاصی‌تر ارائه بده (Digital Twin یعنی مدل دیجیتالی شبیه‌سازی شده از هر فرد).
یه سری تکنولوژی هم هست مثل Federated Learning (یعنی یادگیری فدرال که هوش مصنوعی بدون اینکه همه دیتا رو متمرکز کنه، تو هر مرکز به شکل مستقل یاد میگیره) و GPT-5 که همون نسل جدید ChatGPT بزرگتر و قوی‌تره. اینا باعث میشه که کل دنیا از داده‌هاشون بهتر و ایمن‌تر استفاده کنن و استاندارد آموزشی شخصی براساس تفاوت‌های جمعیتی هر کشور رعایت بشه.
راستی، بحث رضایت آگاهانه (Informed Consent یعنی اینکه هرکی باید بدونه چی ازش جمع‌آوری میشه و اجازه بده) و هوش کوانتومی (Quantum Intelligence – هوش مصنوعی که با تکنولوژی کوانتوم ترکیب شده و محاسباتش فوق سریع و پیشرفته‌ست) هم مطرح شده!
در آخر، کل صحبتی که مقاله داره اینه: اگه بخوایم مراقبت درمانی واقعاً شخصی‌سازی بشه و خروجی بهتر بگیریم، باید با استفاده از هوش مصنوعی و علوم ژنتیک، اطلاعات دقیق، زیرساخت قوی، توجه به اخلاق و همکاری جهانی، یه تغییر اساسی تو سیستم سلامت کشورها ایجاد بشه. فقط باید همیشه مراقب باشیم کار درست پیش بره، سوگیری وارد نشه، امنیت و رضایت حفظ بشه و همه باهم همکاری کنیم تا از این تحول بزرگ بهترین استفاده رو ببریم.
منبع: +
