‫ اثرات تحول دیجیتال در حوزه درمان

 تکنولوژی، شیوه بانکداری، مسافرت و خرید مردم را تغییر داده اما هنوز در صنعت درمان نفوذ قابل توجهی نکرده است. تحول دیجیتال در حوزه درمان یکی از عناصر اصلی رویکرد بیمار محور در این حوزه است. این موضوع به ارائه‌دهندگان خدمات درمانی کمک می‌کند تا  با ساده‌سازی عملیات‌ها و درک نیازهای بیمار، از طریق ایجاد وفاداری و اعتماد،  تجربه کاربری بهتری را ارائه دهند. علاوه بر این ، جمع-آوری و استخراج داده‌های ارائه شده توسط وسایل ارتباطی دیجیتال، ارزشمند خواهد بود. پس از درک نیازها و رفتارهای کاربران، ارائه‌دهندگان خدمات درمانی با ایجاد وفاداری و اعتماد ، روش‌های جدید خلق ارزش را تجزیه و تحلیل می‌کنند.
به عنوان یک ارائه‌دهنده خدمات درمانی ، باید بدانید که همگام شدن با تحول دیجیتال در حوزه درمان می‌تواند تأثیرات قابل توجهی روی فرایندها و نحوه اجرای آن‌ها بگذارد. انتخاب اینکه کدام فناوری ارزش سرمایه‌گذاری دارد ممکن است برای ارائه‌دهندگان خدمات درمانی چالش‌برانگیز باشد. سازگاری با دوران دیجیتال به معنای پرهیز از فرایند‌های قدیمی کسب‌وکار است.
بازار بهداشت و درمان ایالات متحده روند رو به پیشرفتی را سپری می‌کند و انتظار می‌رود بازار سلامت دیجیتال آن در سال 2025 از 86.4 میلیارد دلار در سال 2018 ، با CAGR برابر 29.6 درصد به 504.4 میلیارد دلار برسد. با این حال ، برای تبدیل روش‌های سنتی به روش استاندارد و مدرن در سال 2020 ، تدوین یک چشم‌انداز مدرن دیجیتال لازم است.
در این مقاله ، در مورد نقش فناوری‌های نوظهور در تحول دیجیتال در حوزه درمان بحث خواهیم کرد و راه‌حل‌های مناسب برای توسعه در این صنعت را مورد بررسی قرار خواهیم داد.
روندهایی که در حوزه تحول دیجیتال در حوزه درمان موثرند عبارتند از:

1. پزشکی از راه دور (Telemedicine)
2. کلان‌داده             (Big Data)
3. اینترنت اشیا       (Internet of Things)
4. واقعیت مجازی    (Virtual Reality)
5. هوش مصنوعی    (Artificial Intelligence)
6. الکسا                 (Alexa)

1. پزشکی از راه دور

 

آیا زمانی را به خاطر دارید که برای ملاقات با پزشک باید از قبل قرار ملاقات می‌گذاشتید و چند ساعت در بیمارستان یا کلینیک منتظر می‌ماندید و پس از انجام آزمایشات ، چند روز صبر می‌کردید تا پس از دریافت نتیجه دوباره به پزشک مراجعه کنید؟ خوشبختانه با پیشرفت تکنولوژِی، آن دوران گذشته است.
بسیاری از راه‌حل‌های نوآورانه، نحوه ارتباط بیماران با متخصصان درمان را دگرگون کرده است. راه‌حل‌های پزشکی از راه دور امکان دسترسی افراد به کمک‌های درمانی را فراهم می‌کند؛  از جستجوی پزشک گرفته تا تعیین وقت مجازی و برقراری ارتباط با پزشکان از طریق تماس تصویری یا صوتی.
تکامل پزشکی از راه دور یکی از مهمترین تحولات در بازار بهداشت و درمان ایالات متحده است. در یک کشور بزرگ مانند ایالات متحده آمریکا ، که دسترسی به ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی محدود است ، پزشکی از راه دور پیشرفت چشمگیری داشته است. در یک نظرسنجی، 90٪ از مدیران مراقبت-های بهداشتی اعلام کردند که سازمان آن‌ها، عملیات ساخت سیستم پزشکی از راه دور را آغاز کرده‌ است.
یکی از بهترین نمونه‌های فناوری ارائه خدمت درمانی از راه دور، تنظیم قرارهای مجازی بین بیماران و پزشکان است. قرار ملاقات‌های مجازی در مناطق روستایی که دسترسی به خدمات بهداشتی محدود است ، ارتباط بیماران با پزشکان را تسهیل می‌کند. همچنین بیمارانی که با چالش‌های حرکتی روبه‌رو هستند می‌توانند از پزشکی از راه دور برای تعامل با متخصصان بهداشت استفاده کنند.
از این فناوری همچنین می‌توان برای مدیریت بیماران با شرایط خطرناک استفاده کرد و متخصصان بهداشت قادر به ردیابی شرایط و فعالیت‌های بیمار از راه دور از طریق حسگرهای بهداشتی مبتنی بر اینترنت اشیا و دستگاه‌های پوشیدنی هستند.
توجه به این نکته ضروری است که برنامه‌های پزشکی از راه دور باید با قوانین موجود در منطقه یا کشور مورد نظر شما مطابقت داشته باشد.

2. استفاده از کلان‌داده در بهداشت و درمان

کلان‌داده روش تجزیه و تحلیل ، استفاده و مدیریت داده‌ها در هر صنعتی را متحول کرده است. در صنعت بهداشت و درمان می‌توان از کلان‌داده برای جلوگیری از شیوع بیماری‌های قابل پیشگیری ، افزایش کیفیت زندگی ، کاهش هزینه‌های درمان و پیش‌بینی شیوع بیماری‌های همه‌گیر استفاده کرد.
فعالان حیطه بهداشت و درمان می‌توانند حجم گسترده‌ای از داده‌ها را جمع‌آوری و بهترین راهکارها را برای استفاده از داده‌ها پیدا کنند. استفاده از کلان‌داده در صنعت درمان می‌تواند نتایج مثبت و نجات‌دهنده‌ای داشته باشد.
با استفاده از فناوری‌های نوظهور ، نه تنها جمع‌آوری اطلاعات ضروری مراقبت‌های بهداشتی ، بلکه تبدیل آنها به ابزارهای ارزشمند برای ارائه خدمات بهتر، آسان‌تر شده است. با استفاده از روش‌های داده-محور ، متخصصان بهداشت می‌توانند مسئله را به موقع پیش بینی و حل کنند.
بیایید درک کنیم که چگونه می‌توان از کلان‌داده در مراقبت‌های بهداشتی استفاده کرد و این کار چه مزایایی را به همراه دارد.

• پیش‌بینی تعداد بیماران برای بهبود تخصیص کارکنان

مدیران در حوزه درمان معمولاً با این مسئله روبرو می شود که در هر زمان مشخص چه تعداد نفر را باید به خدمت بگیرند. اگر یک مدیر، تعداد زیادی نیرو را نگه دارد ، ممکن است هزینه‌های ناخواسته کار و منابع را متحمل شود. از طرف دیگر ، داشتن تعداد کم نیرو نیز می-تواند منجر به نتایج ضعیف خدمات مشتری شود که می‌تواند برای سلامت بیمار خطرناک‌تر باشد.
کلان‌داده می‌تواند این مسئله را حل کند. از داده‌های منابع گسترده‌ای می‌توان برای پیش‌بینی روزانه و ساعتی تعداد بیماران در بیمارستان یا کلینیک استفاده کرد. در پاریس ، چهار بیمارستان که بخشی ازPublique-Hôpitaux de Paris هستند از منابع مختلفی مانند 10 سال پرونده بستری در بیمارستان استفاده کرده‌اند تا پیش‌بینی‌های روزانه و ساعتی تعداد بیمارانی را که در هر زمان خاص در بیمارستان هستند ، ارائه دهند.
بنابراین ، جمع‌آوری داده‌ها و استفاده از آنها برای کشف الگوهای پیش بینی رفتاری، می‌تواند با پیش‌بینی میزان پذیرش بیماران ، به بهبود کارکنان کمک کند.

 

• هشدار بلادرنگ(real-time)

هشدار بلادرنگ نیز یکی از کاربردهای مهم تجزیه و تحلیل کلان‌داده در صنعت درمان است. بیمارستان‌ها از نرم‌افزار‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری برای تجزیه و تحلیل داده‌های پزشکی و ارائه مشاوره به پزشکان برای کمک به آنها در تصمیم‌گیری آگاهانه استفاده می-کنند. از دستگاه‌های پوشیدنی برای جمع‌آوری مداوم داده‌های سلامت بیمار و ارسال آنها به فضای ابری استفاده می‌شود. به عنوان مثال ، اگر ضربان قلب بیمار به طور ناگهانی افزایش یابد ، سیستم در همان زمان یک اعلان برای پزشک ارسال می‌کند تا پزشک بتواند در سریع-ترین زمان ممکن برای رسیدن به بیمار اقدام کند.
از آنجا که دستگاه‌های اینترنت اشیا مقدار زیادی داده تولید می‌کنند ، پیاده‌سازی اطلاعات آن‌ها می‌تواند به متخصصان بهداشت کمک کند تا تصمیمات مهمی بگیرند و هشدارهای بلادرنگ را دریافت کنند.

• برنامه ریزی استراتژیک آگاهانه با استفاده از داده‌های بهداشتی

کلان‌داده برنامه‌ریزی استراتژیک را در حوزه درمان تسهیل می‌کند. مدیران این حوزه می‌توانند نتایج معاینه بیماران را در گروه‌های مختلف جمعیتی تجزیه و تحلیل کنند. همچنین ، می‌توانند عواملی که باعث صرف نظر افراد از ادامه درمان می‌شود را پیدا کنند و با تلاش برای حذف آن‌ها، بیماران را به تکمیل چرخه بهبود تشویق کنند.
دانشگاه فلوریدا از داده های بهداشت جهانی رایگان و نقشه گوگل برای ایجاد نقشه-های حرارتی با موضوعات خاص مانند بیماری‌های مزمن و رشد جمعیت استفاده می‌کند. بنابراین ، از داده‌های مراقبت‌های بهداشتی نیز می‌توان برای برنامه‌ریزی استراتژی‌های آگاهانه استفاده کرد.

• جلوگیری از خطای انسانی

بارها دیده شده است که متخصصان، دارویی را به اشتباه تجویز می‌کنند. با تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های داروی تجویز شده می‌توان از کلان‌داده برای کاهش چنین خطاهایی استفاده کرد. نرم‌افزارهای تجزیه‌و‌تحلیل داده با پرچم‌گذاری خطای پزشکان در داده‌های نسخ پزشکی می-توانند از تکرار مجدد اشتباه جلوگیری کنند و از این راه جان برخی از بیماران را نجات دهند.

3. اینترنت اشیا (IoT)

قبل از معرفی اینترنت اشیا ، تعاملات بیمار و پزشک فقط به ویزیت‌های فیزیکی و ارتباطات متنی محدود می‌شد. پزشکان یا بیمارستان‌ها راهی برای پیگیری مستمر سلامت بیماران و اقدام بر این اساس نداشتند.
دستگاه‌های مجهز به اینترنت اشیا، نظارت از راه دور در صنعت مراقبت های بهداشتی را تسهیل می‌کنند و با فعال کردن پتانسیل‌های موجود، امکان مراقبت‌ بهتر از بیمار را فراهم می‌کنند. اینترنت اشیا با تسهیل تعاملات بیمار با پزشک، سطح رضایت بیماران از خدمات درمانی را بهبود چشمگیری بخشیده است.
همچنین ، نظارت از راه دور بر سلامت بیماران به جلوگیری از بستری مجدد و کاهش مدت زمان بستری در بیمارستان کمک می‌کند. اینترنت اشیا همچنین می‌تواند هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی را کاهش داده و نتایج درمان را بهبود بخشد.
اینترنت اشیاء با بازسازی تعاملات در ارائه راه‌حل‌های درمانی ، این صنعت را تغییر می-دهد. پیاده‌سازی اینترنت اشیا در مراقبت‌های بهداشتی برای تمامی ذی‌نفعان در این صنعت(پزشکان ، بیمارستان ها ، بیماران و شرکت های بیمه) مزایایی به همراه داشته است. در ادامه به بررسی اثرات اینترنت اشیا بر هر یک از این دسته‌ها می‌پردازیم:

• اینترنت اشیا برای پزشکان

با تجهیزات نظارت خانگی که در حسگرهای اینترنت اشیاء و دستگاه‌های پوشیدنی جاسازی شده‌اند ، پزشکان می‌توانند سلامتی بیماران را در هر لحظه‌ای از شبانه روز کنترل کنند. اینترنت اشیا به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی این امکان را می‌دهد تا از طریق مراقبت مداوم از بیمار، تعاملات خود با بیمار را نیز بهبود بخشند. داده‌های جمع‌آوری شده از دستگاه‌های اینترنت اشیا می‌تواند به پزشکان کمک کند تا بهترین روند درمانی را برای بیماران پیدا کنند و نتایج مورد انتظار را بدست آورند.

• اینترنت اشیا برای بیماران

دستگاه‌هایی مانند باندهای تناسب اندام و ابزارهای کنترل ضربان قلب بی‌سیم ، دسترسی بیماران را به صورت شخصی‌سازی‌شده فراهم می‌کند. دستگاه‌های اینترنت اشیا برای یادآوری قرارهای ملاقات پزشکی ، میزان کالری مصرف‌شده ، تعداد قدم‌های طی شده در روز ، فشار خون ، ضربان قلب و موارد دیگر استفاده می‌شوند.
قابلیت نظارت از راه دور از طریق اینترنت اشیاء، برای سالمندان به طور ویژه‌ای مفید است. این دستگاه‌ها از مکانیزم هشدار استفاده می‌کنند و در صورت لزوم اعلان‌هایی را برای اعضای خانواده فرد سالمند یا پزشک او ارسال می‌کنند.

• اینترنت اشیا برای بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها

 دستگاه های اینترنت اشیا به غیر از ردیابی سلامت بیماران ، می‌توانند در بسیاری از حوزه‌های دیگر در بیمارستان‌ها مورد استفاده قرار گیرند. دستگاه های اینترنت اشیا تعبیه شده در حسگرها، برای نظارت بر موقعیت مکانی تجهیزات پزشکی از جمله صندلی‌های چرخدار ، پمپ‌های اکسیژن و سایر تجهیزات استفاده می‌شوند.
بیمارستان‌ها همچنین باید با شیوع عفونت ،که نگرانی اصلی آنها است، مقابله کنند. دستگاه‌های نظارت بر بهداشت مبتنی بر اینترنت اشیا، به جلوگیری از شیوع بیماری کمک می‌کنند. به عنوان مثال، دوربین‌های هوشمند مجهز به اینترنت اشیا می‌توانند تشخیص دهند که آیا بیماران قبل از خوردن غذا یا داروها دست‌های خود را می‌شویند و ضد عفونی می-کنند؟ آیا بازدیدکنندگانی که فاصله ایمن با بیمار را رعایت نکرده‌اند؟
همچنین ، دستگاه های اینترنت اشیا می توانند به مدیریت دارایی‌ها کمک کنند ، به عنوان مثال  نظارت بر دما و رطوبت یخچال و ... را می‌توان با کمک ابزارهای اینترنت اشیاء کنترل کرد.

• اینترنت اشیا برای شرکت های بیمه درمانی

با استفاده از دستگاه‌های متصل به اینترنت اشیا ، عملیات پذیره‌نویسی و مطالبات به طور یکپارچه انجام می‌شود. شرکت‌های بیمه می‌توانند از داده‌های جمع‌آوری شده از دستگاه‌های نظارت بر سلامت برای شناسایی ادعاهای تقلبی و شناسایی چشم انداز پذیره‌نویسی استفاده کنند.
دستگاه های اینترنت اشیا شفافیت بین مشتریان و بیمه ها را در پذیره‌نویسی ، مدیریت ادعا ، روند ارزیابی ریسک و قیمت‌گذاری ارتقا می‌دهند.
بیمه ها می‌توانند با قرار دادن مزایایی برای مشتریان، در ازای استفاده و به اشتراک‌گذاری داده‌های بهداشتی جمع‌آوری شده توسط دستگاه‌های اینترنت اشیا ، مشتریان را خود جلب کنند.  پیگیری فعالیت‌های روزمره و تلاش برای ایجاد و حفظ یک سبک زندگی سالم می-تواند به عنوان یک عامل مثبت انگیزشی در جلب مشتری باشد.
بیمه‌ها همچنین می‌توانند با کمک داده‌های تولید شده از دستگاه‌های اینترنت اشیا ، ادعاها را تأیید کنند.
اینترنت اشیا می تواند با حجم گسترده‌ای از داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌ها، به تحول دیجیتال در صنعت درمان کمک کند. فناوری اینترنت اشیا دارای یک معماری چهار مرحله‌ای ساده است که می‌تواند برای هر صنعتی پیاده‌سازی شود.
نمودار زیر نحوه عملکرد دستگاه‌های مجهز به اینترنت اشیا را نشان می‌دهد.

4. واقعیت مجازی

واقعیت مجازی فناوری است که از شبیه‌سازی کامپیوتری یک تصویر یا محیط 3 بعدی استفاده می‌کند تا به فرد این امکان را دهد با استفاده از تجهیزات خاص ، به عنوان مثال هدست ، بشنود ، ببیند و تعامل کند.
این فناوری یک محیط شبیه‌سازی شده ایجاد می‌کند که کاربران می‌توانند در آن غوطه-ور شوند. بر خلاف رابط‌های کاربری سنتی، در واقعیت مجازی، کاربران به جای نگاه کردن به صفحه نمایش ، در یک تجربه مجازی قرار می‌گیرند.
صنعت بهداشت، واقعیت مجازی را برای ارائه مراقبت بهتر از بیماران به کار می‌گیرد. به عنوان مثال ، یکی از بیماران حدود 6 سال برای درمان سرطان روده بزرگ هر هفته شیمی-درمانی می‌شد. او عادت داشت 4.5 ساعت خود را در طول جلسه شیمی درمانی بخواند کتاب ، با افراد دور و برش صحبت کند یا تلویزیون تماشا کند. او گاهی تمایل پیدا می‌کرد برای استراحت به سواحل برود اما متأسفانه ، این امکان در زندگی واقعی برای او وجود نداشت؛  زیرا پوست او بیش از حد حساس بود. اما واقعیت مجازی با شبیه سازی محیطی شبیه به ساحل این احساس را در او به وجود آورد که انگار در ساحل نشسته و از آفتاب گرفتن لذت می‌برد و رویای او را به واقعیت تبدیل کرد.
از کلینیک گرفته تا اتاق های پزشکی ، واقعیت مجازی در حال گسترش است و انتظار می رود در سال های آینده نیز به رشد خود ادامه دهد. طبق تحقیق GlobeNewsWire ، بازار واقعیت مجازی در بهداشت و درمان تا سال 2026 به 7 میلیارد دلار خواهد رسید.
بهداشت و درمان هنوز در مراحل اولیه به کارگیری فناوری است. بنابراین ، صنعت مراقبت های بهداشتی شروع به درک این موضوع کرده است که از تکنولوژی واقعیت مجازی در چه حوزه‌هایی می‌توان استفاده کرد و چالش‌های ناشی از آن چیست.
در ادامه به راهکارهایی که واقعیت مجازی از طریق آن‌ها می‌تواند به صنعت درمان کمک کند می‌پردازیم:

• کاهش درد

بیمارستان ملی کودکان در واشنگتن دی سی ، در سال 2019 برنامه ای را اجرا کرد. طی این برنامه، یک هدست واقعیت مجازی به افرادی که برای کشیدن بخیه یا بیرون کشیدن اجسام خارجی به اورژانس مراجعه می‌کردند داده می‌شد. در این برنامه حدود 40 نفر بین 7 تا 23 سال شرکت داشتند. به هر یک از این افراد یک هدست واقعیت مجازی پوشانده شده با مواد ضدعفونی‌کننده برای از بین بردن میکروب ها ارائه شد. سپس ، کودکان از بین سناریوهای مختلف ، از جمله راه رفتن در جنگل ، صحبت با یک مار و سواری با ترن هوایی، یکی را انتخاب کردند. هدست‌های واقعیت مجازی به صفحه‌های نمایش  متصل می‌شدند تا والدین بتوانند آنچه را فرزندانشان مشاهده می‌کنند ببینند. در طول کل فعالیت ، کودکان هیچ دردی را تجربه نکردند و والدین از اینکه فرزندشان خوشحال بود  بسیار هیجان زده شدند.
با استفاده از روش‌هایی مانند آنچه در بالا ذکر شد ، بسیاری از موسسات مراقبت های بهداشتی از فناوری واقعیت مجازی برای کاهش درد استفاده می‌کنند.

• افزایش سرعت بهبودی در فیزیوتراپی

با استفاده از واقعیت مجازی ، می‌توان با درگیر کردن بیماران در یک محیط شبیه‌سازی-شده ،  فیزیوتراپی را  برای بیماران لذت‌بخش کرد. یکی از تحقیقات نشان داد که کودکان مبتلا به فلج مغزی پس از VR درمانی، بهبود قابل توجهی در تحرک خود مشاهده می‌کنند.
Neuro Rehab VR ، یکی از ارائه‌دهندگان برجسته در فیزیوتراپی واقعیت مجازی ، روش فیزیکی برای فیزیوتراپی را ارائه داده است. این شرکت تمرینات آموزشی VR را با یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی هر تمرین با توجه به نیازهای درمانی بیمار ایجاد کرده است. به این ترتیب است که واقعیت مجازی برای تسریع بهبود در فیزیوتراپی به طور گسترده‌ای استفاده می شود.

• شبیه سازی واقعیت مجازی برای درک مشکلات از دید شخص دیگری

آزمایشگاه‌های واقعیت مجازی برای شبیه‌سازی زندگی فردی که در شرایط خاص فیزیکی قرار گرفته است کمک می‌کنند.  با استفاده از هدست VR و تعامل با فیلم‌های 360 درجه به افراد امکان می‌دهد زندگی را از دید شخص دیگری تجربه کنند.
اولین آزمایشگاه این شرکت ،" We are Alfred " ، کاربران را به آلفرد ، 74 ساله آفریقایی تبار آمریکایی تبدیل می‌کند که دارای کم‌شنوایی با فرکانس بالا است. با اینکه به افراد اطلاع داده شده بود که قرار است یک مشکل شنوایی را تجربه کنند، تعدادی از آن‌ها بلافاصله بعد از اینکه هدست‌ها را در گوش گذاشتند درخواست زیاد کردن صدا را داشتند و فکر می‌کردند دستگاه هدست دچار مشکل شده است.
بنابراین ، چنین شبیه سازی‌هایی به افراد کمک می‌کند درک کنند که شخصی که از بیماری رنج می‌برد ، چه احساسی دارد و چه حالاتی را تجربه می‌کند. همچنین می‌تواند به محققانی که در حال تحقیق و مطالعه آن بیماری خاص هستند کمک کند تا علائم آن و احساسات آن را در زندگی واقعی درک کنند.

5. هوش مصنوعی(AI)

هوش مصنوعی با انجام کارهایی که معمولاً توسط انسان با صرف هزینه و زمان انجام می-شود ، زندگی پزشکان ، بیماران و سرپرستان بیمارستان را ساده می‌کند.
هوش مصنوعی با کمک ماشین‌هایی که توانایی درک، یادگیری و پیش‌بینی را دارند صنعت درمان را از جهت‌های مختلفی احیا کرده است. از کاربردهای هوش مصنوعی در این صنعت می‌توان یافتن ارتباط بین کدهای ژنتیکی، توسعه ربات‌های کمک‌جراح، بررسی بیماری‌های مزمن و ارزیابی ریسک را نام برد.
هوش مصنوعی مزایای زیادی نسبت به تصمیم‌گیری بالینی و تجزیه‌و‌تحلیل سنتی دارد. الگوریتم‌های یادگیری وقتی با داده‌های آموزشی ارتباط برقرار می‌کنند دقیق‌تر می‌ شوند. این موضوع به انسان‌ها اجازه می‌دهد بینش بی‌سابقه‌ای در مورد فرآیندهای مراقبت ، تنوع درمانی ، نتایج بیمار و تشخیص‌ها بدست آورند.
در ادامه به برخی از مزایایی که به واسطه ورود هوش مصنوعی در حوزه صنعت به وجود آمده است می‌پردازیم:

• تشخیص و کاهش خطاها

خطای پزشکی و تشخیص نادرست بیماری منجر به 10٪ از کل مرگ و میر در ایالات متحده می‌شود. هوش مصنوعی یکی از فناوری‌هایی است که نوید بهبود فرایندهای تشخیصی را می‌دهد.
پرونده‌های بزرگ و سابقه پزشکی ناقص می‌تواند منجر به خطاهای انسانی مرگبار شود. با این حال ، هوش مصنوعی می تواند سریعتر از هر متخصص پزشکی به پیش‌بینی و تشخیص بیماری‌ها کمک کند. به عنوان مثال ، در یکی از مطالعات ، یک مدل هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم‌ها و یادگیری عمیق ، سرطان پستان را با سرعت بالاتر از 11 آسیب شناس تشخیص داد.
نرم‌افزار تشخیص به کمک رایانه (CAD) در دهه 1990 ساخته شده است تا به رادیولوژیست‌ها کمک کند تجزیه‌و‌تحلیل پیش‌بینی ماموگرافی غربالگری را افزایش دهند. متأسفانه ، داده‌ها حاکی از آن بود که سیستم‌های اولیه CAD منجر به بهبود عملکرد نشده است.
با این حال ، موفقیت چشمگیر یادگیری عمیق در تشخیص و تشخیص شی بصری ، ابزارهای یادگیری عمیق رادیولوژیست‌ها را در بهبود دقت در ماموگرافی غربالگری کمک می‌کند.

• تجزیه و تحلیل برای تصاویر آسیب‌شناسی

آسیب‌شناسان، یکی از منابع ضروری داده‌های تشخیصی را برای ارائه‌دهندگان خدمات درمانی فراهم می‌کنند. به گفته دکتر جفری گلدن(Jeffrey Golden) ، رئیس دپارتمان آسیب‌شناسی در HMS ، "هفتاد درصد تمام تصمیمات در مراقبت‌های بهداشتی براساس نتیجه آسیب‌شناسی گرفته می‌شود. بین 70 تا 75 درصد از تمام داده‌های موجود در EHR از یک نتیجه آسیب‌شناسی است. بنابراین هرچه دقیق‌تر شویم و هرچه زودتر به تشخیص درست برسیم ، بهتر عمل خواهیم کرد. این همان چیزی است که آسیب‌شناسی دیجیتال و هوش مصنوعی می‌توانند ارائه دهند. "
یکی از پلتفرم‌های آسیب‌شناسی دیجیتال ، Proscia ، از هوش مصنوعی برای شناسایی الگوهای سلول‌های سرطانی استفاده می‌کند. این موضوع به آسیب‌شناسان کمک می‌کند تا گلوگاه‌ها(bottlenecks) را از مدیریت داده‌ها حذف کنند.

• تبدیل عکس‌های سلفی تلفن‌های هوشمند به ابزارهای قدرتمند تشخیصی

به گفته کارشناسان استفاده از تصاویر گرفته شده با استفاده تلفن‌های هوشمند و منابع دیگر می‌تواند مکمل اساسی در تصویربرداری با کیفیت پزشکی - به ویژه در کشورهای در حال توسعه باشد.
از آنجا که کیفیت تلفن‌های هوشمند هر ساله در حال بهبود است ، تلفن‌ها می‌توانند تصاویری تولید کنند که برای تجزیه‌و‌تحلیل توسط الگوریتم های AI مناسب باشد. برخی از محققان در انگلیس ابزاری ساخته‌اند که با تجزیه و تحلیل تصویر صورت کودک ، بیماری‌های رشد را تشخیص می‌دهد. این الگوریتم می‌تواند ویژگی‌هایی مانند مکان چشم و بینی کودک ، خط فک و سایر ویژگی‌هایی را که نشان دهنده ناهنجاری جمجمه و صورت است ، شناسایی کند.
از تلفن‌های هوشمند می‌توان برای جمع‌آوری تصاویر ضایعات پوستی ، زخم‌ها ، داروها ، عفونت‌ها یا چشم‌ها استفاده کرد.

• مدیریت سوابق الکترونیکی سلامت

داده‌ها (شامل اطلاعات بیمار ، یافته‌های تحقیقات جدید و جزئیات تشخیص)، یا همان"پرونده الکترونیکی سلامت (EHR)"، هر روز در حوزه درمان با حجم زیادی تولید می-شوند. اجرای هوش مصنوعی در EHR ها به سازمان‌ها کمک می‌کند تا دید مناسبی برای همکاری با بیماران و تصمیم‌گیری آگاهانه کسب کنند.
سیستم‌های الکترونیکی سوابق سلامت ، همراه با هوش مصنوعی ، می‌توانند جایگزین شیوه سنتی اضافه کردن داده‌ها به صورت دستی شوند. در EHR ها ، هوش مصنوعی این فرصت را به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی می‌دهد تا داده‌های موجود را بررسی کنند و نتایج قابل توجهی را که می‌توانند برای ارائه توصیه ها استفاده کنند ، استخراج کنند.
هوش مصنوعی، مانند یک دستیار مجازی، دسترسی متخصصان مراقبت‌های بهداشتی به  اطلاعات موجود در EHR ها را  تسهیل می‌کند.
با استفاده از EHR مجهز به هوش مصنوعی ، متخصصان مراقبت‌های بهداشتی می‌توانند درباره مواردی که باید هنگام توصیه دارو یا درمان در نظر بگیرند ، مطلع شوند. به عنوان مثال ، اگر دارویی برا‌ی بیمار مبتنی بر مشخصات ژن‌های او خوب نباشد ، سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند توصیه های مرتبط‌تری را ارائه دهد.

• تولید دارو و واکسن

قبل از بررسی اینکه AI چگونه به تولید دارو کمک می‌کند ، بیایید چرخه تولید دارو را مورد بررسی قراردهیم.
محققان یک پروتئین هدف را کشف می‌کنند که عامل بیماری است. آنها این پروتئین ها را با زحمت طولانی مدت بررسی می‌کنند. در غیر این صورت ، خطر از دست دادن مقدار زیادی از پروتئین اشتباه ممکن است خطرناک باشد. سپس ، در راستای کشف مولکول یا ترکیبی که بر پروتئین تأثیر می‌گذارد تحقیقاتی صورت می‌گیرد. این ترکیب باید بتواند پروتئین را اصلاح کند.
در طی فرآیند ، ترکیبات بی‌اثر کنار گذاشته می‌شوند و فقط ترکیبات ایمن و کارآمد برای تولید داروها در پیش گرفته می‌شوند. کل فرآیند دستی و وقت گیر است. بنابراین ، هوش مصنوعی وارد عمل می شود.
از آنجا که صدها و هزاران مولکول در وجود دارد ، محققان انسانی قادر به آزمایش دستی همه آنها نیستند. با این حال ، بدون آزمایش هر یک از مولکول‌ها ، نمی‌توان تعیین کرد که کدام یک از آنها برای مبارزه با یک بیماری خاص تأثیر ارتباط را دارد.
با استفاده از هوش مصنوعی ، اول از همه ، متخصصان پارامترها را تعیین می‌کنند. آنها تمام مولکول‌ها را جستجو می کنند و هر مولکولی در برابر پارامترها مقایسه می‌شود. سیستم مجهز به هوش مصنوعی به یادگیری از داده های تولید شده ادامه خواهد داد و به یک یا چند ترکیب مجهز برای مبارزه با بیماری پی خواهد برد.
به همین ترتیب ، واکسن ها با کمک هوش مصنوعی  با موفقیت تولید و آزمایش می‌شوند.

• اتوماسیون فرایندهای تکراری

فناوری هوش مصنوعی آماده است تا وظایف تکراری صنعت درمان را به صورت خودکار انجام دهد و مدیران را برای کارهای سطح بالاتر آزاد کند.
"Olive "، یکی از ابزارهای AI-as-a service می تواند به راحتی با نرم‌افزار موجود بیمارستان ادغام شود و نیاز به هزینه‌های گزاف یکپارچه سازی را برطرف کند.

• اطلاع‌رسانی به پزشکان در مواردی که بیماران دچار مشکل هستند

بسیاری از بیمارستان ها در سراسر جهان از Google's DeepMind Health AI برای کمک به بیماران در تشخیص و درمان به طور موثر استفاده می‌کنند. برنامه بهداشت "DeepMind" هنگامی که وضع سلامت بیمار بدتر می شود به پزشکان هشدار می‌دهد و حتی می‌تواند با جستجوی علائم مرتبط در مجموعه داده عظیم ، به تشخیص بیماری‌ها کمک کند.
با جمع آوری علائم بیماران و ورود آنها به سیستم عامل DeepMind ، پزشک می تواند بیماری را با سرعت بیشتری تشخیص دهد.

6. الکسا

دستیار صوتی آمازون قبلاً در سبک زندگی مردم و دفاتر هوشمند موثر بوده است. در چند سال آینده ، پرستاران ، پزشکان ، بیماران و داروسازان نیز از الکسا در کارهای درمانی استفاده خواهند کرد.
فناوری صوتی مانند الکسا می‌تواند ارتباط بین ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی و بیماران را امکان پذیر کند.

• کمک به بیماران دیابتی

AWS و Merck & Co.، Inc با هم چالش دیابت الکسا را در سال 2018 با جایزه 250،000 دلاری آغاز کردند. Wellpepper با "Sugarpod" ، یک بستر دیجیتال آزمایش شده از نظر بالینی و مبتنی بر الکسا ، برای مدیریت دیابت ، برنده شد.
با استفاده از Sugarpod ، الکسا می‌تواند به بیماران دیابتی کمک کند تا درمان خود را کنترل کرده و پیشرفت را به طور مداوم پیگیری کنند. این موضوع نشان می‌دهد که چگونه می‌توان الکسا را برای بیماری‌های مزمن مانند دیابت نوع 2 پیاده سازی کرد.

• تقویت تعامل در بیمارستان

     " Aiva" ، یکی از شرکت‌های نوپا در لس آنجلس ، از یک پلتفرم مجهز به الکسا برای کمک به بیماران در برقراری ارتباط پرستاران و مدیریت سرگرمی‌های داخلی استفاده می‌کند. با استفاده از این سیستم عامل ، بیماران می‌توانند از الکسا بخواهند تلویزیون را روشن یا خاموش کند ، کانال را تغییر دهند و با استفاده از تلفن همراه خود با مراقبان تماس بگیرند. این فناوری تعاملی می‌تواند احساس تنهایی را نیز برای بیماران از بین ببرد.

• مدیریت فشار خون

یکی از کمپانی‌های معروف تجهیزات پزشکی ، Omron،  ساعتی را با نام "HeartGuide" راه اندازی کرده است که می تواند فشار خون را اندازه گیری کرده و  گزارشاتی را ارسال کند.

• کاهش زمان انتظار

 با استفاده از این مهارت الکسا ، به بیماران در مورد زمان انتظار در هر کلینیک یا بیمارستان، اطلاع داده می‌شود و این موضوع می‌تواند باعث صرفه‌جویی در اتلاف وقت شود. با استفاده از مهارت بیماران می‌توانند طوری برنامه‌ریزی کنند که به موقع برسند و اتلاف وقت کمتری داشته باشند.

نتیجه‌گیری

تحول دیجیتال یک روند مداوم است و هر روز که می‌گذرد روندهای جدیدی در صنعت بهداشت و درمان ظاهر می شوند. برای پیاده‌سازی تحول دیجیتال در صنعت درمان باید فراتر از نیازهای موجود در زمان فعلی فکر کرد.
شما می‌توانید برای ارائه مراقبت بهتر از بیمار ، فناوری مورد نظر خود را برای پیاده سازی از لیست فوق فناوری‌ها براساس نیازها و نیازهای خود انتخاب کنید. اگر می‌خواهید یک راه-حل فناوری برای راه‌اندازی مراقبت‌های بهداشتی یا موسسه درمانی خود بسازید ، با توسعه-دهندگان نرم‌افزارهای بهداشتی که در فناوری‌های مختلف از جمله AI ، IoT ، VR ، Big Data و Blockchain تبحر دارند ، مشورت کنید.

 

نویسنده: Akash Takyar
مترجم: فاطمه حسینقلی‌پور