از زمان راه‌اندازی رسمی ChatGPT توسط OpenAI، شاهد افزایش شدید استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در صنعت مراقبت‌های بهداشتی در موارد مختلف، از بهبود دقت تشخیصی و شخصی‌سازی برنامه‌های درمانی تا ساده‌سازی فرآیندهای اداری بوده‌ایم. چندین بیمارستان نظامی در آسیا شروع به اتخاذ راه حل های هوش مصنوعی در خدمات تشخیصی و مشاوره از راه دور کرده اند.
هوش مصنوعی این پتانسیل را دارد که اکوسیستم مراقبت های بهداشتی را متحول کند، صنعتی که از لحاظ تاریخی صنعتی واکنشی بوده است که در آن بیماران دیگر احساس راحتی نمی کنند که به دنبال کمک و تشخیص باشند. با توجه به میزان تخصص مورد نیاز قبل از شناسایی بیماری ها و ارائه طرح های درمانی توسط پزشکان، کلینیک ها و بیمارستان ها به طور مزمن با کمبود پرسنل مواجه هستند و این امر باعث می شود بیماران برای مدت زیادی منتظر بمانند تا بتوانند به یک متخصص پزشکی مراجعه کنند تا به سوالات و نگرانی های خود پاسخ دهند.
اینجاست که می بینیم هوش مصنوعی وارد عمل می شود و روش کار کلینیک ها و بیمارستان ها را متحول می کند: در حالی که نمی تواند جایگزین پزشکان شود، می تواند به طور قابل توجهی زمان انتظار بیماران را بهبود بخشد و کار مورد نیاز برای ارزیابی داده های بیمار و تعیین بیماری دقیق بیمار را بر عهده بگیرد. ، عواملی که آن را بدتر می کنند و گزینه های درمانی که می توانند استفاده کنند. با 50 درصد از ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی در آسیا و اقیانوسیه به دنبال سرمایه گذاری در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد هستند آینده مراقبت های بهداشتی و هوش مصنوعی به طور جدایی ناپذیری به هم مرتبط هستند. با این حال، اکنون باید چگونگی سازگاری با فناوری‌های نوظهور را بیابیم تا اطمینان حاصل کنیم که از حداکثر پتانسیل آنها استفاده می‌کنیم و در عین حال از هرگونه دست انداز سرعت در آینده اجتناب می‌کنیم.
هوش مصنوعی برای گروه های بیمار
تعداد فزاینده‌ای از گروه‌های بیمار از این فناوری برای افزایش آگاهی، درمان و کمک به مدیریت درد/بیماری استفاده می‌کنند. بخشی از جذابیت، توانایی هوش مصنوعی برای ارائه ابزارهای مدیریت سلامت شخصی مانند تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای پیشرفت بیماری و توصیه های درمانی شخصی بر اساس اطلاعات ژنتیکی است. هوش مصنوعی قادر است در طول فرآیند تشخیصی یا ارائه گزینه های درمانی، به طور کلی با نقاط داده مختلف موجود از تاریخچه و جامعه بیمار درگیر شود.
با قابلیت‌های جمع‌آوری داده‌های هوش مصنوعی، بیماران می‌توانند با استفاده از ابزارهای پوشیدنی و برنامه‌های مراقبت بهداشتی فعالانه با این فناوری درگیر شوند. این نه تنها می‌تواند به ردیابی شرایط آنها و تسهیل استفاده از خدمات بهداشتی از راه دور کمک کند، بلکه می‌تواند داده‌های معتبر و دقیقی را برای تشخیص‌های آتی به کارکنان مراقبت‌های بهداشتی ارائه دهد و تجزیه و تحلیل عوامل محیطی را ارائه دهد که می‌توانند در شرایط سلامت نقش داشته باشند.
به عنوان مثال، استخرهای آب ایستاده محل پرورش پشه ها هستند و شیوه های ذخیره سازی نامناسب آب با انتقال ویروس دنگی مرتبط است. با تجزیه و تحلیل داده های مختلف از جمعیتی با افزایش ناگهانی موارد دنگی، دیدیم که هوش مصنوعی نه تنها این بیماری را تشخیص می دهد، بلکه راه حل های اجتماعی یا اجتماعی را برای کاهش انتقال یا ظهور مجدد ویروس توصیه می کند. در اغلب موارد، پیاده سازی راه حل ها نسبتاً آسان است و به شما امکان می دهد منابع بیشتری برای درمان بیماری های شدیدتر و مزمن آزاد کنید. بر اساس برخی برآوردها، انتظار می رود genAI در این امر مشارکت داشته باشد حدود 100 میلیارد دلار صرفه جویی در بخش مراقبت های بهداشتی در منطقه آسیا و اقیانوسیه، زیرا 10 درصد از زمان پزشکان را با ساده کردن جریان های عملیاتی آزاد می کند و امکان تخصیص مجدد زمان به سایر بیمارانی که نیاز به نظارت پزشکی بیشتری دارند را فراهم می کند.
آینده هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی
قبلاً شاهد استفاده از هوش مصنوعی در محیط‌های پزشکی بوده‌ایم: استفاده مرکز سرطان فرد هاچینسون از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای ارتباط بیماران با آزمایش‌های بالینی سرطان نمونه‌ای از پتانسیل هوش مصنوعی برای متحول کردن مراقبت و تحقیق از بیمار است. علاوه بر این، کاربردهای هوش مصنوعی مؤسسه تحقیقات کلیه در مدیریت بیماری‌های کلیوی نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند مدیریت بیماری را از طریق تشخیص‌های پیشرفته و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده بهبود بخشد و تأثیر هوش مصنوعی را در زمینه‌های پزشکی و جمعیت بیماران نشان دهد.
گروه های بیمار یک چرخ دنده فوق العاده حیاتی در این دستگاه نوظهور مراقبت های بهداشتی مجهز به هوش مصنوعی هستند. برنامه‌ها و پلتفرم‌های هوش مصنوعی به لطف دسترسی به اطلاعات پزشکی ناشناس و داده‌های بیمار به‌طور روان و دقیق اجرا می‌شوند. بیماران با انتخاب ارائه داده‌های سلامتی خود (با حفاظت از حریم خصوصی مناسب)، می‌توانند به اصلاح مدل‌های هوش مصنوعی کمک کنند، که منجر به بهبود ابزارهای تشخیصی و درمان‌ها می‌شود. پلتفرم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند گروه‌های بیمار را قادر به دسترسی به منابع و پشتیبانی تخصصی کنند و توانایی آنها را برای مدیریت شرایط مزمن و هدایت مؤثرتر سفرهای سلامتی خود بهبود بخشند.
انجمن‌ها و پلتفرم‌هایی که بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به اشتراک گذاشته می‌شوند به ما کمک می‌کنند آینده هوش مصنوعی را در مراقبت‌های بهداشتی ببینیم و اینکه چگونه به پرورش جامعه بیماران آگاه کمک می‌کند و حمایت جامعه‌محور از بیماران را ممکن می‌سازد. روندهای نوظهور هوش مصنوعی شامل استفاده از NLP برای بهبود ارتباطات و آموزش بیمار، مدل‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل سلامت پیش‌بینی‌کننده، و نظارت از راه دور تقویت‌شده با هوش مصنوعی برای مدیریت بیماری‌های مزمن است.
فن آوری هایی مانند ChatGPT می تواند آموزش و پشتیبانی بیمار را با ارائه راهنمایی و اطلاعات تعاملی شخصی بهبود بخشد. این پیشرفت‌ها نوید می‌دهند که مراقبت‌های بهداشتی فعال‌تر، شخصی‌شده‌تر و در دسترس‌تر برای گروه‌های بیمار باشد.
رفع موانع دسترسی و سایر مسائل
با این حال، موانع متعددی وجود دارد که مانع استفاده کامل از فناوری می شود، مانند مقرون به صرفه بودن، سواد دیجیتال، نگرانی های مربوط به حفظ حریم خصوصی، و تردید در مورد اثربخشی فناوری. اما ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند با دوبرابر کردن فناوری برای انتشار اطلاعات بهداشتی دقیق مرتبط با هوش مصنوعی، از بین بردن افسانه‌ها و به اشتراک گذاشتن داستان‌های موفقیت بیماران مرتبط با فناوری‌های هوش مصنوعی، برای غلبه بر آنها تلاش کنند. تعامل با گروه‌های بیمار در مورد پیشرفت هوش مصنوعی و نحوه کمک به کار در کلینیک‌ها و بیمارستان‌ها نیز می‌تواند به افراد در مورد مزایای این فناوری بیشتر آموزش دهد. همکاری با گروه‌های حمایت از بیماران و رسانه‌های اجتماعی تأثیرگذار نیز می‌تواند دامنه و تأثیر این تلاش‌ها را گسترش دهد.
گرد هم آوردن گروه های بیمار و جامعه مراقبت های بهداشتی برای به اشتراک گذاشتن موارد استفاده، آموخته ها و دانش کلیدی است. به عنوان مثال، پلتفرم The Alliance & Partnerships for Patient Innovation & Solutions (APPIS) جوامع بیمار و سهامداران کلیدی در اکوسیستم مراقبت های بهداشتی را برای اولویت بندی اقدامات برای رفع موانع دسترسی بیمار در منطقه گرد هم می آورد. در نشست آتی APPIS 2024 ما در 19-20 مارس، که بر موضوعات کلیدی سواد سلامت، سیاست گذاری سلامت و آمادگی آینده تمرکز دارد، من موضوع آمادگی آینده را در کنار اعضای دیگر شورای APPIS 2024، دیلک اورال، پروفسور دپارتمان قلب و عروق در دانشگاه کوچ ترکیه، و نام سوهیون، روزنامه نگار از روزنامه کره ای JoongAng Daily. اجلاس APPIS دارای پنج جلسه اختصاصی است که نگاهی عمیق تر به استفاده از هوش مصنوعی و دیجیتالی شدن برای رفع موانع مراقبت های بهداشتی و ترویج جوامع سالم تر خواهد داشت.
ابزارهای دیجیتالی مانند سیستم‌های تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی، برنامه‌های کاربردی نظارت بر سلامت شخصی و خدمات بهداشت از راه دور می‌توانند تأثیر قابل‌توجهی بر نتایج بیمار بگذارند. سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی همچنین باید با آموزش کارکنان مراقبت‌های بهداشتی برای ادغام این فناوری‌ها در گردش کار عملیاتی خود و اولویت قرار دادن در جریان آخرین پیشرفت‌ها در این زمینه، نقش خود را در انطباق با چشم‌انداز در حال تغییر فناوری مراقبت‌های بهداشتی ایفا کنند. ایجاد فرهنگ یادگیری مستمر در سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی، پذیرش فناوری‌های جدید را ارتقا می‌دهد و تضمین می‌کند که متخصصان آماده هستند تا به طور مؤثر این پیشرفت‌ها را در مراقبت از بیمار ادغام کنند.
منتظر بودن
گروه‌های حامی بیمار از لحاظ تاریخی تأثیر عمده‌ای بر نحوه نگرش بیماران به درمان پزشکی داشته‌اند. رابطه آنها با شرایط بهداشتی مزمن به ویژه به آنها این امکان را داده است که به صدایی برای تغییر در اکوسیستم مراقبت های بهداشتی تبدیل شوند – چه از طریق افزایش آگاهی در مورد شرایط یا همکاری با بیمارستان ها برای ترویج مراقبت های پیشگیرانه مانند غربالگری های منظم سرطان. با هوش مصنوعی و سایر پیشرفت‌های فن‌آوری، این گروه‌های حامی بیمار به منابع بیشتری نسبت به قبل دسترسی دارند تا قدرت خود را ایجاد کنند و اطلاعات دقیقی را در مورد شرایط مختلف منتشر کنند.
دسترسی به داده‌ها و اطلاعات همچنین می‌تواند در هنگام حمایت از حمایت مالی یا دولتی بیشتر از بیماری‌های نادر یا ژنتیکی، تغییری در بازی ایجاد کند. با صرفه جویی های مورد انتظار در مراقبت های بهداشتی از genAI به میلیاردها، یک مورد خوب وجود دارد که این پول به تحقیق و توسعه یا افزایش دسترسی به گزینه های درمانی در میان جمعیت هدایت شود. با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، گروه‌های بیمار می‌توانند از دلایل خود با مدل‌های مبتنی بر داده دفاع کنند که به‌طور مؤثر اثرات بلندمدت توزیع مجدد وجوه را در جوامع مربوطه نشان می‌دهد.
در حرکت رو به جلو، سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی باید جنبه‌های اخلاقی مانند حفظ حریم خصوصی داده‌ها، رضایت، کاهش تعصب و شفافیت را هنگام اجرای هوش مصنوعی در نظر بگیرند. اطمینان از استفاده مسئولانه شامل انجام ارزیابی‌های تاثیر کامل، مشارکت بیماران و گروه‌های بیمار در فرآیندهای توسعه و ارزیابی، و ایجاد دستورالعمل‌های واضح برای استفاده از داده‌ها و تعامل با هوش مصنوعی است. ایجاد اعتماد از طریق شفافیت و مشارکت بیمار تضمین می‌کند که فناوری‌های هوش مصنوعی به گونه‌ای پیاده‌سازی می‌شوند که به حقوق بیماران احترام می‌گذارد و دسترسی عادلانه به پیشرفت‌های مراقبت‌های بهداشتی را ارتقا می‌دهد. همچنین مسیرهایی را برای مشارکت بیشتر گروه های بیمار در توسعه و ارزیابی ابزارهای هوش مصنوعی برای ایجاد راه حل های مقرون به صرفه، موثر و مناسب برای نیازها و شرایط خاص آنها ایجاد می کند. آموزش در مورد استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی هم برای متخصصان مراقبت های بهداشتی و هم برای بیماران بسیار مهم است، و همچنین ایجاد مکانیسم های نظارتی برای نظارت بر برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و تأثیر آنها بر مراقبت از بیمار بسیار مهم است.
با پرداختن به این سؤالات به طور جامع، با تمرکز بر تأثیرات و ملاحظات خاص برای گروه‌های بیمار در اکوسیستم مراقبت‌های بهداشتی، می‌توانیم از نقش ظریف هوش مصنوعی در بهبود مراقبت از بیمار، چالش‌های ناشی از پذیرش آن و استراتژی‌های مورد نیاز برای هدایت این موضوع قدردانی کنیم. توسعه چشم انداز مسئولانه و موثر
_
دکتر آدام چی دانشیار دانشکده بهداشت عمومی Saw Swee Hock، دانشگاه ملی سنگاپور و عضو شورای اتحاد و مشارکت برای نوآوری و راه حل های بیمار (APPIS) 2024 است. او یک دانشمند همگرایی با تخصص در مراقبت های بهداشتی، انفورماتیک، نوآوری است. ، فناوری و تجارت و دارای تجربه گسترده در مشاوره استراتژی، مشاوره فناوری، طراحی سیستم های مبتنی بر داده و پیاده سازی راه حل در آسیا و اقیانوسیه و خاورمیانه است..
