نقش هوش مصنوعی در علوم پزشکی و سلامت دیجیتال؛ آینده‌ای که از داده‌ها آغاز می‌شود

• کشف دارو و توسعه درمان‌های جدید

در گذشته کشف دارو فرآیندی بسیار زمان‌بر و پرهزینه بود، اما هوش مصنوعی با شبیه‌سازی تعاملات مولکولی و تحلیل بیوانفورماتیکی، سرعت این فرآیند را چندین برابر کرده است.
شرکت‌های داروسازی امروزه از مدل‌های AI برای پیش‌بینی واکنش داروها، شناسایی ترکیبات مؤثر و حتی طراحی داروهای جدید استفاده می‌کنند.

• مدیریت پرونده‌های الکترونیکی سلامت (EHR)

سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های انبوه پرونده‌های بیماران را سازمان‌دهی و طبقه‌بندی کنند.
این سیستم‌ها از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای درک یادداشت‌های پزشکان و استخراج اطلاعات مهم استفاده می‌کنند.
نتیجه آن، افزایش سرعت در تشخیص، کاهش خطای انسانی و بهبود هماهنگی بین تیم‌های درمانی است.

• ربات‌های جراح و پشتیبان تصمیم‌گیری

ربات‌های جراحی با کمک سیستم‌های AI توانایی انجام عمل‌های دقیق‌تر و کم‌تهاجمی‌تر را دارند.
در کنار آن، ابزارهای پشتیبان تصمیم‌گیری پزشکی (Clinical Decision Support Systems) داده‌های بیمار را تحلیل کرده و پزشک را در انتخاب بهترین روش درمان راهنمایی می‌کنند.

• سلامت از راه دور و مانیتورینگ بیماران

هوش مصنوعی پایه اصلی سلامت دیجیتال (Digital Health) و تله‌مدیسین (Telemedicine) است.
دستگاه‌های پوشیدنی مانند ساعت‌های هوشمند داده‌های مربوط به ضربان قلب، سطح اکسیژن یا فعالیت بدنی را جمع‌آوری و در صورت مشاهده ناهنجاری، هشدار صادر می‌کنند.