با پیشرفت هوش مصنوعی در چندسال اخیر، پای این فناوری به بسیاری از حوزههای علم، مثل علوم پزشکی باز شده است. یکی از موضوعات مورد توجه در علوم پزشکی، حیطه پزشکی شخصی است. هوش مصنوعی بهصورت چشمگیری میتواند باعث پیشرانی و هر چه کاربردیترشدن personal medicine شود.
پزشکی شخصی
پزشکی شخصی امکان انتخاب روشهای درمانی را ارائه میدهد که دقیقا با شرایط ژنتیکی بیمار سازگار باشد. در نتیجه از درمانهای غلط یا بی اثر و همینطور عوارض جانبی حاصل از آنها جلوگیری میکند. میتوان با استفاده از پزشکی شخصی، درمانی هدفمند و امیدوارکننده را انجام داد و از نتایج آن اطمینان داشت. ورود علوم جدیدی از جمله فارماكوژنوميک به آزمایشهای بالینی، احتمال آزمایشهای بالینی ناموفق را کاهش داده و چشمانداز درمانهای ایمن و موثرتری برای گروههای خاصی از بیماران ایجاد نموده است.
همچنین بخوانید: هوش مصنوعی و طراحی دارو در صنعت | AI and Drug Desighn
با طراحی داروهای شخصیشده مبتنی بر AI میتوان به درمان مؤثرتر بیماریهای رایج مانند بیماریهای قلبی و عروقی یا سرطان یا بیماریهای نادر مانند فیبروز کیستیک کمک کرد. این موضوع به پزشکان اجازه میدهد تا زمان و دوز دارو را برای بیماران بهصورت جداگانه بهینه کنند. از سوی دیگر بیماران را با استفاده از پروفایلهای سلامت فردی خود، به جای معیارهای عمومی فعلی سن و جنس غربالگری کنند. این رویکرد شخصی میتواند منجر به تشخیص زودهنگام، پیشگیری و درمان بهتر، نجات جان انسانها و استفاده بهتر از منابع شود.
مزیتهای هوش مصنوعی در پزشکی شخصی
یکی از چالشها در حیطه پزشکی شخصی، موضوع تحلیل هرچه سریعتر شاخصها و دادههای سلامت هر فرد است. هوش مصنوعی با ویژگی که دارد، میتواند به تحلیل و آنالیز این دادها کمک کند.حجم زیادی از دادههای مورد نیاز برای جمعآوری و تجزیه و تحلیل نه تنها یک بار اقتصادی است، بلکه کار و دانش فنی فشرده است. ناشناس بودن دادهها و امنیت آن یک مسئله بزرگ است. بنابراین، چالشهای اخلاقی در درجه اول اهمیت قرار دارند که این چالشها، با کمک هوش مصنوعی قابل حل شدن هستند.
همچنین پزشکی شخصیشده با قابلیت هوش مصنوعی میتواند بسیاری از حدسها را از برنامههای تشخیص و درمان حذف کند. با این اوصاف، استفاده از هوش مصنوعی برای پیشگیری از بیماریها، توجه و کشش زیادی را به خود جلب کردهاست. بهعنوان مثال، تکنیکهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در توسعه «نمرات خطر چند ژنی» مفید هستند. این تکنیکها میتواند برای شناسایی افراد با خطر ژنتیکی بالا برای بیماری که میتواند با دقت بیشتری تحت نظر باشد، استفاده شود.
تجربه شرکتها
تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده برای پزشکی شخصی پزشکان را قادر میسازد تا بر اساس اطلاعات جمعیتی، نشانگرهای زیستی، ژنتیک و سطوح دارو تصمیم بگیرند تا دوز شخصیسازی شده را برای بیماران فراهم کنند. AI و یادگیری ماشین، به شناسایی الگوهای درون مجموعه دادههای ژنتیکی کمک میکنند تا مدلهای رایانهای بتوانند در مورد احتمال ابتلای فرد به بیماری یا واکنش به مداخلات پیشبینی انجام دهند. استارت آپ اتریشی Platomics پلاتوکس را ایجاد میکند – یک زیرساخت دیجیتال برای پزشکان، آزمایشگاهها و ارائه دهندگان آزمایش ایجاد کرده که تجزیه و تحلیل و روشهای آزمایش بسیار مقیاسپذیر بیماریهای ژنتیکی را با استفاده از توالی نسل بعدی (NGS) تضمین میکند. این اطلاعات امکان تجزیه و تحلیل هزاران جهش در ژنوم انسان را با استفاده از روشهای مدرن فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی فراهم میکند.
همچنین بخوانید: کاربردهای روزافزون هوش مصنوعی در صنعت داروسازی
جمعبندی
با توجه به پیشرفت هوش مصنوعی، پیشبینی میشود که مشارکتهای آینده هوش مصنوعی در پیشرفت پزشکی شخصی به احتمال زیاد بسیار برجسته خواهد بود. درسالیان آینده نه تنها پذیرش بیشتری از محصولات بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی وجود خواهد داشت، بلکه چنین محصولاتی میتوانند توسعه یابند و از قابلیتهای محاسباتی نوظهور مانند محاسبات کوانتومی برای دستیابی به سرعت افزایش یافته و توانایی مدیریت مجموعه دادههای بزرگتر بهره برداری کنند. علاوه بر بهرهبرداری از سرعت و کارایی محاسباتی بیشتر، محصولات و ابزارهای سلامت مبتنی بر هوش مصنوعی احتمالاً درک بیشتری از زیستشناسی در ساختار خود در آینده خواهند گنجاند.
منابع:
startus | theguardian | ncbi