بهترین سیستم هوش مصنوعی برای تشخیص پزشکی
در حال حاضر، بهترین سیستم هوش مصنوعی پزشکی آن است که به عنوان ابزار کمکی در کنار پزشک انسانی استفاده شود، نه به تنهایی، زیرا ترکیب هوش مصنوعی با قضاوت بالینی پزشک بهترین نتایج را برای بیماران به همراه دارد. 1
وضعیت فعلی هوش مصنوعی در پزشکی
هوش مصنوعی در حوزههای مختلف پزشکی کاربرد دارد:
- تفسیر تصاویر پزشکی
- شناسایی خودکار ریتمهای قلبی
- تشخیص بیماریها
- کمک به تصمیمگیری بالینی 1
با این حال، مطالعات نشان میدهند که بیماران هنوز ترجیح میدهند با پزشک انسانی تعامل داشته باشند:
- در یک مطالعه با ۱۱۸۳ شرکتکننده، بیماران به ترتیب پزشک انسانی، پزشک انسانی با کمک هوش مصنوعی، و سیستم هوش مصنوعی تنها را ترجیح دادند 2
- مطالعه دیگری نشان داد که بیماران پایبندی کمتری به توصیههای پزشکی ارائه شده توسط هوش مصنوعی در مقایسه با پزشکان انسانی دارند 3
مزایای سیستمهای هوش مصنوعی پزشکی
- دقت تشخیصی بالا: در برخی موارد، سیستمهای هوش مصنوعی پیشمشاوره عملکرد تشخیصی بهتری نسبت به پزشکان در بخش سرپایی اطفال نشان دادهاند 4
- کاهش فشار بر سیستمهای بهداشتی: دستیاران مجازی هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی برای کاهش فشار بر سیستمهای بهداشتی دارند 5
- بهبود تصمیمگیری بالینی: برخی متخصصان بهداشت معتقدند که هوش مصنوعی ارزش افزوده ایجاد میکند و تصمیمگیری را بهبود میبخشد 6
چالشهای استفاده از هوش مصنوعی در پزشکی
- محدودیت در درک خروجیهای هوش مصنوعی: بسیاری از متخصصان بهداشت نگران عدم درک خروجیهای هوش مصنوعی یا منطق پشت آنها هستند 6
- مسائل مربوط به اعتماد و اطمینان: نگرانیهایی در مورد دقت برنامههای هوش مصنوعی و توصیههای آنها وجود دارد 6
- موانع در برنامههای مستقیم به مصرفکننده: برنامههای هوش مصنوعی مراقبتهای بهداشتی مستقیم به مصرفکننده با موانعی مانند نیاز به بهبود قابلیت توضیح، ایجاد اعتماد متعادل، و نشان دادن همدلی مواجه هستند 7
استانداردها و دستورالعملها
مرور سیستماتیک نشان داد که تفاوتهای قابل توجهی در کیفیت دستورالعملهای هوش مصنوعی، بیانیههای اجماع و استانداردها وجود دارد 7. چندین دستورالعمل گزارشدهی برای مداخلات هوش مصنوعی در آزمایشات بالینی توسعه یافتهاند، از جمله:
- SPIRIT-AI (استفاده از هوش مصنوعی در پروتکلهای آزمایش بالینی)
- CONSORT-AI (استفاده از هوش مصنوعی در گزارشهای آزمایش بالینی)
- MI-CLAIM (چکلیست حداقل اطلاعات برای مدلسازی هوش مصنوعی بالینی)
- STARD-AI (استانداردهای گزارشدهی مطالعات دقت تشخیصی-هوش مصنوعی) 7
توصیههای کلیدی برای انتخاب و استفاده از سیستمهای هوش مصنوعی پزشکی
استفاده از سیستمهای ترکیبی: بهترین نتایج زمانی حاصل میشود که هوش مصنوعی به عنوان ابزار کمکی در کنار پزشک انسانی استفاده شود [1، 2]
توجه به شفافیت الگوریتم: سیستمهای هوش مصنوعی باید شفاف باشند و منطق تصمیمگیری آنها قابل درک باشد 7
اطمینان از تنوع دادهها: سیستمهای هوش مصنوعی باید با دادههای متنوع آموزش دیده باشند تا از تشخیص بیش از حد یا کمتر از حد در گروههای مختلف جمعیتی جلوگیری شود 7
همکاری بین متخصصان: همکاری بین دانشمندان کامپیوتر، پزشکان و کاربران نهایی برای توسعه ابزارهای هوش مصنوعی که نیازهای پزشکان و بیماران را برآورده میکند، ضروری است 1
اعتبارسنجی خروجیها: عدم اعتبارسنجی خروجیها میتواند منجر به نتایج نادرست یا غیرقابل اعتماد شود 1
در نهایت، در حالی که هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی برای بهبود مراقبتهای بهداشتی دارد، بهترین رویکرد در حال حاضر استفاده از آن به عنوان ابزاری کمکی در کنار قضاوت بالینی پزشکان انسانی است.