دکتر هوش مصنوعی، در نقش ناجی ، یادگیری ماشینی می تواند پیش بینی های دقیقی داشته باشد - بیست آمار

به گزارش خبرنگاران، این کودک که از درد مزمن رنج می برد، از سوی 17پزشک معاینه شده بود و آنها نتوانسته بودند دلیل درد و بیماری را تشخیص دهند. طی بیش از یک سال از ظهور ابزار چت جی پی تی و اقدامات تحول ساز آن در حوزه های مختلف، نگرانی هایی ایجاد شد. ازجمله این نگرانی ها می توان به تهدید بعضی از مشاغل، کلاهبرداری های مختلف، خطرات زیست محیطی، ساخت جنگ افزارهای مهلک و تقلب در امتحانات درسی اشاره نمود. با وجود این، هوش مصنوعی می تواند خدمات بسیاری هم ارائه دهد. این فناوری در حوزه هایی چون صنعت، برنامه نویسی کامپیوتر، کشاورزی و پزشکی بسیار پیروز ظاهر شده است. شاید اثرگذارترین مزیت هوش مصنوعی را بتوان در حوزه پزشکی و نجات جان انسان ها مشاهده کرد.

بیشتر بخوانید:

• تجربه داغ ترین تابستان تاریخ | انسان علیه انسان

ناکامی پزشکان در برابر هوش مصنوعی

چت جی پی تی که به عنوان یک مدل زبانی بزرگ از سوی شرکت OpenAI پیشرفته، این امکان را فراهم نموده که از طریق چت و پرسش و پاسخ بسیاری از مسائل را حل نماید.

چندی پیش، فردی با ارائه اطلاعات آزمایش های متعدد پزشکی خود طی مدتی نسبتا کوتاه توانست بیماری خود را تشخیص دهد.

حالا در آخرین نمونه، این ابزار پس از ناکامی 17پزشک در تشخیص یک بیماری، دلیل درد مزمن یک کودک 4ساله را تشخیص داده است. مادر مستأصل این کودک برای برطرف مشکل پسر بیمارش سراغ چت جی پی تی رفت و از طریق ارائه اطلاعات علائم بیماری به این ابزار توانست مشکل را برطرف کند.

این کودک به نام الکس درحالی که رشد او متوقف شده بود، از دندان درد شدید رنج می برد. مادر الکس به دندانپزشک و ارتودنس مراجعه کرد، اما درنهایت چت جی پی تی تشخیص داد که الکس مبتلا به سندروم طناب نخاعی متصل است که یک بیماری عصبی غیرمعمول به شمار میرود.

تحول در آینده مراقبت های بهداشتی

نفوذ هوش مصنوعی، آینده مراقبت های بهداشتی را با سرعتی که درک آن سخت است، متحول خواهد نمود.

تجزیه و تحلیل داده ها با کشف راه چاره های تکنیکال برای افزایش کارآمدی، استانداردسازی داده های پزشکی و ارائه دیدگاه های بالینی سریع و دقیق، مراقبت های بهداشتی را متحول می نماید. این تغییر ظرفیت افزایش قابل توجه مراقبت از بیماران را خواهد داشت. داده های پیشرفته به ما یاری می نماید تا از پیچیدگی های تصمیم گیری بالینی عبور کنیم.

بیشتر بخوانید:

• جولان شبه علم به نام موجودات فضایی | بحث داغ مایش اجسادی در کنگره مکزیک با ادعای فرازمینی بودن

یادگیری ماشین برای پیش بینی

ابزارهای یادگیری ماشین هم که جزء حیاتی هوش مصنوعی هستند، سیستم های کامپیوتری را برای یادگیری و ارتقای عملکردشان براساس تجربیات گذشته توانمند می سازند. در سال های اخیر، یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری هایی مانند آلزایمر، تجزیه و تحلیل پیش بینی نماینده برای تشخیص سرطان سینه در مراحل اولیه و تشخیص دقیق علائم بیماری های قلبی استفاده شده است.

ظهور الگوریتم های یادگیری ماشین در تشخیص بیماری از داده های گسترده برای افزایش دقت در زمینه های پزشکی استفاده می نماید و به پزشکان در تشخیص های آگاهانه یاری می نماید. گفته می گردد، کاربردهای یادگیری ماشین در مراقبت های بهداشتی فراتر از تشخیص است.

پرهیز از تعصب

در زمانی که بیماری های مزمن در حال افزایش هستند و مردم بیشتر از هر زمان دیگری عمر می نمایند، راه چاره های تازه برای مراقبت بهتر از بیمار لازم است. بنابراین بسیاری از دانشمندان بر این باورند که باید از تعصب های حرفه ای پرهیز کرد تا فناوری بتواند نقش بیشتری نسبت به گذشته ایفا نماید.

درواقع، به نظر می رسد که بعضی از پزشکان و کادر درمان به دلایل مختلف نسبت به هوش مصنوعی جبهه گیری می نمایند. این در حالی است که به عنوان مثال، ابزارهای هوش مصنوعی که در رادیولوژی نقش آفرینی می نمایند، خدمات بسیاری به جامعه پزشکی و بیماران نموده است. در واقع هوش مصنوعی توانسته در نقش یک دستیار به رادیولوژیست ها برای نوشتن گزارش اسکن یاری کند.

بیشتر بخوانید:

• هشدار انجمن بلاکچین به کاربران تبادل رمزارز | این موارد را جدی بگیرید

تغییر در نحوه تعامل

هوش مصنوعی که ریشه در شبیه سازی هوش انسانی از طریق سیستم ها و ماشین های کامپیوتری دارد، این پتانسیل را دارد که نحوه یادگیری، کار و تعامل انسان ها با یکدیگر را در هر جنبه ای از زندگی تغییر دهد.

با استفاده از آخرین نوآوری ها در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، ما می توانیم به سرعت مجموعه داده های گسترده (از جمله سوابق پزشکی الکترونیکی، نتایج آزمایشگاهی یا حتی تصویربرداری پزشکی مانند اشعه ایکس، MRI و سی تی اسکن) را تجزیه و تحلیل کنیم، به بینش های تازه برسیم و سپس اقداماتی را با پتانسیل واقعی برای بهبود شرایط بیمار انجام دهیم.