نوآوری‌های هوش مصنوعی در همایش سلامت

بیمارستان‌های پیشرو، پیشرفت‌های AI را به نمایش می‌گذارند

چندین بیمارستان برجسته، آخرین طرح‌های تحقیقاتی و توسعه AI خود را در طول این همایش ارائه کردند. لی هایژو، رئیس اجرایی دانشکده علوم داده در دانشگاه چینی هنگ‌کنگ در شنژن، TCM Omini، یک مدل زبانی بزرگ متناسب با طب سنتی چینی (TCM) را معرفی کرد. این مدل توسط HuatuoGPT-o1، توسعه‌یافته توسط تیم لی، پشتیبانی می‌شود.

TCM Omini: انقلابی در تشخیص طب سنتی چینی

TCM Omini شامل چهار روش تشخیصی اساسی TCM است: مشاهده، گوش دادن و بوییدن، پرسیدن، و لمس کردن. این مدل نوآورانه از تشخیص تصویر برای تجزیه و تحلیل نشانه‌های بصری مانند ظاهر زبان استفاده می‌کند، صداها و بوها را از طریق حسگرهای تخصصی ضبط می‌کند و از پردازش زبان طبیعی برای استخراج علائم و تاریخچه پزشکی استفاده می‌کند. علاوه بر این، داده‌های حسگر پالس را ادغام می‌کند و الگوهای پالس را با استفاده از پردازش سیگنال و تکنیک‌های تشخیص الگو تجزیه و تحلیل می‌کند و رویکردی جامع برای تشخیص TCM ارائه می‌دهد.

PUMCH-GENESIS: تسریع تشخیص بیماری‌های نادر

بیمارستان کالج پزشکی پکن یونیون (PUMCH) و موسسه اتوماسیون، آکادمی علوم چین (CASIA)، به طور مشترک PUMCH-GENESIS، یک مدل بزرگ AI طراحی شده برای تشخیص بیماری‌های نادر را توسعه دادند. این مدل به طور رسمی در این همایش رونمایی شد.

یانگ دونگان، دبیر کمیسیون بازرسی انضباطی در PUMCH، تأکید کرد که PUMCH-GENESIS یک گلوگاه حیاتی در تجزیه و تحلیل ژنومی را برطرف می‌کند: تفسیر زمان‌بر داده‌های توالی کل ژنوم (WGS). در حال حاضر، حتی پزشکان مجرب نیز فقط می‌توانند تعداد محدودی از گزارش‌های WGS را به صورت روزانه تجزیه و تحلیل کنند که مانع مراقبت از بیمار می‌شود. این سیستم جدید AI، با بهره‌گیری از یادگیری عمیق و پیوند داده-دانش ترکیبی، نوید بهبود قابل توجه در کارایی و دقت تشخیص ژنتیکی را می‌دهد. توانایی PUMCH-GENESIS برای تجزیه و تحلیل حجم بیشتری از داده‌های WGS، روند تشخیصی را تسریع می‌کند و به طور بالقوه منجر به مداخلات درمانی زودتر و مؤثرتر برای بیماران مبتلا به بیماری‌های نادر می‌شود.

PUMCH در حال حاضر بیش از 80 برنامه AI را در عملکردهای مختلف بیمارستانی از جمله خدمات بیمار، تشخیص و درمان بالینی، تحقیقات پزشکی و مدیریت بیمارستان ادغام کرده است و نشان دهنده پذیرش گسترده AI در سراسر این مؤسسه است.

رویکرد داده‌محور بیمارستان Ruijin به توسعه AI

ژو لیفنگ، معاون مدیر مرکز نوآوری پزشکی دیجیتال شانگهای، بر تأکید بیمارستان Ruijin بر استفاده از داده‌ها و تلاش‌های آن برای ساخت کورپوس‌های پزشکی چند وجهی و چند بیماری تأکید کرد. این بیمارستان داده‌ها را به عنوان با ارزش‌ترین منبع برای توسعه AI می‌داند.

ساخت کورپوس‌های پزشکی جامع

بیمارستان Ruijin از داده‌های سلامت برای کاربردهای مختلفی از جمله اندازه‌گیری ارزیابی کیفیت، سازماندهی سری زمانی داده‌ها، تراز کردن مجموعه داده‌های بالینی چند وجهی و حاشیه‌نویسی داده‌های دانه‌ای استفاده کرده است. پایگاه داده گسترده بیمارستان، که طیف گسترده‌ای از اطلاعات پزشکی را در بر می‌گیرد، امکان توسعه مدل‌های AI قوی را فراهم می‌کند که قادر به رسیدگی به چالش‌های پیچیده پزشکی هستند.

ژو فاش کرد که کل داده‌های سلامت بیمارستان Ruijin به 5PB رسیده است و سالانه حدود 1.5PB به دلیل پیشرفت مداوم فناوری‌های پزشکی افزایش می‌یابد. پایگاه داده همیشه در حال گسترش، یک منبع غنی برای آموزش و اصلاح الگوریتم‌های AI فراهم می‌کند و از دقت و اثربخشی آنها اطمینان می‌دهد.

تأثیر DeepSeek بر استقرار AI در بیمارستان‌ها

مین دونگ، معاون مدیر موسسه تحقیقاتی رایانش ابری و داده‌های بزرگ در آکادمی فناوری اطلاعات و ارتباطات چین، نقش مهم DeepSeek را در تسریع پذیرش فناوری AI در سیستم‌های بیمارستانی چین برجسته کرد.

پذیرش گسترده سیستم‌های DeepSeek

تا 3 می، بیش از 800 بیمارستان دولتی در سراسر کشور سیستم DeepSeek را پیاده‌سازی کرده‌اند که مؤسسات پزشکی را در تمام سطوح در بر می‌گیرد. این پذیرش گسترده بر شناخت فزاینده پتانسیل AI برای تغییر تحویل مراقبت‌های بهداشتی تأکید می‌کند.

مین تأکید کرد که AI به طور قابل توجهی کارایی تحویل خدمات و مدیریت را در بیمارستان‌ها بهبود بخشیده است. ابزارهای مجهز به AI می‌توانند کارهای معمول را خودکار کنند، گردش کار را ساده کنند و بینش‌های ارزشمندی را در اختیار پزشکان قرار دهند و در نهایت منجر به نتایج بهتر برای بیمار شوند.

رسیدگی به چالش‌ها در کاربرد پزشکی AI

با این حال، مین همچنین به چالش‌های مرتبط با کاربرد در مقیاس بزرگ AI پزشکی اشاره کرد، از جمله محدودیت‌های الگوریتمی که می‌تواند منجر به خروجی‌های تحریف شده و خطر توهم شود. کمبود مجموعه داده‌های با کیفیت بالا برای شرایط پزشکی تخصصی نیز می‌تواند منجر به کیفیت پایین داده‌ها برای آموزش و استنباط شود. علاوه بر این، فرآیند آموزش داده‌ها نگرانی‌هایی را در مورد خطرات ایمنی و حفظ حریم خصوصی ایجاد می‌کند.

محدودیت‌های الگوریتمی و توهمات

الگوریتم‌های AI مصون از خطا نیستند و گاهی اوقات می‌توانند نتایج نادرست یا گمراه‌کننده تولید کنند. این امر به ویژه در کاربردهای پزشکی نگران کننده است، جایی که حتی اشتباهات جزئی می‌تواند عواقب جدی داشته باشد. خطر "توهم"، جایی که یک مدل AI خروجی‌هایی تولید می‌کند که بر اساس داده‌ها یا شواهد واقعی نیستند، بیشتر بر نیاز به اعتبارسنجی و نظارت دقیق از سیستم‌های AI تأکید می‌کند.

کیفیت و دسترسی به داده‌ها

عملکرد مدل‌های AI به شدت وابسته به کیفیت و کمیت داده‌های آموزشی است. کمبود مجموعه داده‌های به اندازه کافی بزرگ و متنوع برای شرایط پزشکی تخصصی می‌تواند دقت و قابلیت اطمینان ابزارهای تشخیصی و درمانی مجهز به AI را محدود کند. رسیدگی به این چالش مستلزم تلاش‌های مشترک برای جمع‌آوری، مدیریت و به اشتراک گذاری داده‌های پزشکی با کیفیت بالا ضمن رعایت استانداردهای اخلاقی و حفظ حریم خصوصی است.

نگرانی‌های ایمنی و حفظ حریم خصوصی

استفاده از داده‌های حساس بیمار برای آموزش مدل‌های AI نگرانی‌های قابل توجهی در مورد ایمنی و حفظ حریم خصوصی ایجاد می‌کند. اجرای اقدامات امنیتی قوی برای محافظت از اطلاعات بیمار در برابر دسترسی غیرمجاز و سوء استفاده بسیار مهم است. علاوه بر این، توسعه سیستم‌های AI شفاف و مسئولیت‌پذیر که به استقلال بیمار احترام می‌گذارند و اطمینان حاصل می‌کنند که تصمیمات مبتنی بر AI به نفع بیمار اتخاذ می‌شوند، ضروری است.

آینده AI در مراقبت‌های بهداشتی

این همایش پتانسیل تحول‌آفرین AI را در مراقبت‌های بهداشتی برجسته کرد، با نمونه‌هایی از کاربردهای نوآورانه از تشخیص TCM تا شناسایی بیماری‌های نادر. پذیرش گسترده سیستم‌های DeepSeek در بیمارستان‌های سراسر چین نشان‌دهنده شناخت فزاینده توانایی AI برای بهبود تحویل خدمات و مدیریت است.

با این حال، این همایش همچنین بر چالش‌هایی تأکید کرد که باید برای اطمینان از اجرای ایمن، موثر و اخلاقی AI در مراقبت‌های بهداشتی مورد توجه قرار گیرند. این چالش‌ها شامل محدودیت‌های الگوریتمی، مسائل مربوط به کیفیت داده‌ها و نگرانی‌های ایمنی و حفظ حریم خصوصی است. با رسیدگی فعالانه به این چالش‌ها، صنعت مراقبت‌های بهداشتی می‌تواند پتانسیل کامل AI را باز کند و آینده‌ای را ایجاد کند که در آن فناوری به پزشکان قدرت می‌دهد و نتایج بیمار را بهبود می‌بخشد.

پیشرفت‌های به نمایش گذاشته شده منعکس کننده روند گسترده‌تر ادغام AI در عمل پزشکی است و پتانسیل تشخیص‌های دقیق‌تر، درمان‌های شخصی‌سازی شده و ارائه کارآمدتر مراقبت‌های بهداشتی را ارائه می‌دهد. این بحث همچنین به اهمیت دسترسی به داده‌ها، شفافیت الگوریتم و ملاحظات اخلاقی برای اطمینان از اجرای مسئولانه AI در مراقبت‌های بهداشتی پرداخت.

پزشکی دقیق

توانایی AI برای تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده‌های بیمار می‌تواند منجر به پزشکی دقیق شود، جایی که درمان‌ها متناسب با ساختار ژنتیکی، سبک زندگی و محیط فرد است. این رویکرد شخصی‌سازی شده می‌تواند اثربخشی درمان را بهبود بخشد و عوارض جانبی را کاهش دهد.

کشف دارو

AI می‌تواند فرآیند کشف دارو را با شناسایی کاندیداهای دارویی بالقوه، پیش‌بینی اثربخشی آنها و بهینه‌سازی طراحی آنها تسریع کند. این می‌تواند زمان و هزینه مربوط به توسعه درمان‌های جدید برای بیماری‌ها را به طور قابل توجهی کاهش دهد.

نظارت از راه دور بیمار

سیستم‌های نظارت از راه دور بیمار مجهز به AI می‌توانند علائم حیاتی بیماران را ردیابی کنند، مسائل بالقوه سلامتی را زود تشخیص دهند و مداخلات به موقع را ارائه دهند. این می‌تواند نتایج بیمار را بهبود بخشد و نیاز به بستری شدن در بیمارستان را کاهش دهد.

کارایی اداری

AI می‌تواند کارهای اداری مانند زمان‌بندی قرار ملاقات، صورت‌حساب و پردازش ادعاهای بیمه را خودکار کند و متخصصان مراقبت‌های بهداشتی را آزاد بگذارد تا بر مراقبت از بیمار تمرکز کنند. این می‌تواند کارایی را بهبود بخشد و هزینه‌ها را کاهش دهد.

واقعیت افزوده

AI ترکیب شده با واقعیت افزوده (AR) می‌تواند راهنمایی‌های بی‌درنگ را در طول مراحل پیچیده در اختیار جراحان قرار دهد و دقت را بهبود بخشد و خطر عوارض را کاهش دهد. AR همچنین می‌تواند برای آموزش دانشجویان پزشکی و آموزش بیماران استفاده شود.

تحولات مورد بحث در این همایش نشان‌دهنده این است که چگونه فناوری AI در حال تغییر شکل مراقبت‌های بهداشتی است. از آنجایی که AI به پیشرفت و ادغام بیشتر در زمینه پزشکی ادامه می‌دهد، حفظ حریم خصوصی داده‌ها، ایمنی و پیامدهای اخلاقی استفاده از AI در فرآیندهای حساس تصمیم‌گیری مراقبت‌های بهداشتی، یک حوزه اصلی تمرکز در صنعت مراقبت‌های بهداشتی در سال‌های آینده باقی خواهد ماند. با توجه به توسعه در این زمینه‌های حیاتی، ادغام AI، فناوری پزشکی را به دوران جدیدی از مراقبت وارد می‌کند. با تکامل فناوری، تلاش‌های مشترک شرح داده شده اطمینان حاصل می‌کند که پیشرفت‌ها در AI به طور ایمن و با توجه دقیق به نیازهای فردی بیمار توسعه و مستقر می‌شوند.