نویسنده: دانیل گورال (مبلغ یادگیری ماشین در Voxel51)
هوش مصنوعی (AI) با پیشرفت های پیشگامانه در زمینه هایی مانند فیزیک و شیمی در حال تغییر شکل علوم است. به عنوان مثال، جوایز نوبل 2024 پتانسیل هوش مصنوعی را جشن گرفتند: جفری هینتون و جان هاپفیلد جایزه فیزیک را برای پیشرفت های شبکه عصبی خود بردند، در حالی که دمیس حسابیس و جان جامپر از Google DeepMind جایزه شیمی را برای پیش بینی پروتئین دریافت کردند. این دستاوردها نقش رو به رشد هوش مصنوعی را در تسریع اکتشافات علمی برجسته می کند.
با این حال، پذیرش هوش مصنوعی در پزشکی با تاخیر مواجه شده است. برخلاف فیزیک و شیمی که شبیه‌سازی‌ها کمترین خطر را دارند، پزشکی با ریسک‌های بالا و مقررات سختگیرانه مواجه است. این موانع نوآوری را کند کرده اند، اما همچنین بر پتانسیل عظیم هوش مصنوعی برای متحول کردن مراقبت های بهداشتی پس از رفع این چالش ها تأکید می کنند.
پس چرا پزشکی برای پیشرفت هوش مصنوعی در سال 2025 آماده است؟
چالش های کلیدی هوش مصنوعی در پزشکی
حوزه‌های زیادی برای مقابله با هوش مصنوعی در پزشکی وجود دارد، از جمله همه موارد فوق، اما همه آنها برای بهبود 3 چالش اصلی مفید هستند:
پیچیدگی و امنیت داده ها
داده های پزشکی، اغلب در قالب های سه بعدی یا ویدئویی (مانند اسکن CAT)، بسیار پیچیده تر از متن یا تصویر است. پردازش این داده ها به صورت ایمن و در مقیاس یک مانع باقی می ماند، اما این یکی از مواردی است که هوش مصنوعی آماده مقابله با آن است.
افزایش هزینه ها
ساخت داروهای جدید بسیار پرهزینه است – به طور متوسط 2.6 میلیارد دلار برای هر دارو. هوش مصنوعی می‌تواند با شبیه‌سازی آزمایش‌های دارو، بهینه‌سازی فرآیندها و کاهش خرابی‌ها، همانطور که با توسعه چندین دهه Ozempic نشان داده است، کمک کند.
کمبود پزشک
با کسری جهانی 12.8 میلیون پزشک، ابزارهای هوش مصنوعی می توانند کارایی را افزایش دهند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند به تجزیه و تحلیل اسکن‌ها – مانند اشعه ایکس یا اسکن CAT- کمک کند تا نواحی را برای معاینه دقیق‌تر مشخص کند، بنابراین در وقت ارزشمند پزشکان صرفه‌جویی می‌کند.
مسیر رو به جلو
غلبه بر این چالش ها مستلزم:
- تامین مالی و تایید: داستان های موفقیت بیشتر، مانند داستان های فیزیک و شیمی، راه را برای تامین مالی هوش مصنوعی پزشکی هموار می کند.
- توسعه ابزار: ابزارهایی برای پردازش داده های سه بعدی و ویدئویی بدون ساختار ضروری هستند.
- رعایت: امنیت و ناشناس سازی داده ها باید با استانداردهای جهانی سختگیرانه مانند قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا مطابقت داشته باشد.
🔗 تعهد ما
Voxel51 متعهد می ماند تا به ساخت ابزارهای پیشرفته کمک کند تا هر پروژه هوش مصنوعی ویژوال را قابل اجرا کند و داده های جهان را شفاف کند. در ویدیوی زیر که چگونه FiftyOne گردش کار تصور پزشکی را متحول می‌کند، بیشتر بررسی کنید یا ChestX-ray14 و TotalSegmentator50 را بررسی کنید تا نمونه‌های دست اول را ببینید!
