هوش مصنوعی در اپلیکیشن پزشکی چیست؟

با افزایش امید به زندگی، سازمان‌های مراقبت‌های بهداشتی با تقاضای فزاینده‌ای برای خدمات خود، افزایش هزینه‌ها، و نیروی کار در تلاش برای رفع نیازهای بیماران مواجه می‌شوند. تا سال 2050، از هر 4 نفر، یک نفر بالای 65 سال خواهد داشت، به این معنی که سیستم مراقبت‌های بهداشتی باید با بسیاری از بیماران با نیازهای پیچیده مقابله کند. مدیریت این بیماران پرهزینه است و نیاز به سیستم‌هایی دارد که از یک سرویس مبتنی بر اپیزودیک به یک مراقبت طولانی مدت‌تر مدیریت محور حرکت کنند.

فناوری هوش مصنوعی در طراحی اپلیکیشن پزشکی

هوش مصنوعی مبتنی بر اتوماسیون می‌تواند مراقبت های بهداشتی را متحول کند و به حل مشکلات حیاتی کمک کند. تعداد کمی از فناوری ها به سرعت هوش مصنوعی در صنعت مراقبت های بهداشتی در حال پیشرفت هستند. هوش مصنوعی در حال حاضر در بسیاری از حوزه های زندگی استفاده می شود، اما صنعت مراقبت های بهداشتی یکی از اولین کسانی بود که از آن به طور گسترده استفاده کرد. طبق آمار Statista، از سال 2016 تا 2017، بازار هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی 500 میلیون دلار (از 1 به 1.5 میلیارد) رشد کرد و پیش بینی می شود تا سال 2025 به 28 میلیارد دلار افزایش یابد.

همه این سرمایه گذاری ها شامل مطالعات موردی در مورد پردازش و مدیریت داده های بیمار، و تبدیل از کاغذ به فرمت دیجیتال، تفسیر تصویر دیجیتال (به عنوان مثال، در رادیولوژی، چشم پزشکی، یا آسیب شناسی)، تشخیص و درمان، کشف نشانگرهای زیستی، و محاسبات اثربخشی دارو است.

فوربس می گوید ابزارهای هوش مصنوعی در حال حاضر در 46 درصد از عملیات خدمات، 28 درصد در توسعه محصول و خدمات، 19 درصد در مدیریت ریسک، 21 درصد در مدیریت زنجیره تامین و 17 درصد در بازاریابی و فروش در صنعت مراقبت های بهداشتی اجرا شده اند.

آمریکای شمالی بر بازار هوش مصنوعی مراقبت های بهداشتی با بیشترین سهم درآمد با 58.9 درصد در سال 2020 تسلط داشت. عواملی که بازار منطقه را تعیین می کنند، پذیرش گسترده تر فناوری های هوش مصنوعی، مجوزها و مشارکت های رو به رشد، و ابتکارات مطلوب دولت است.

ثابت شده است که هوش مصنوعی منبع مهمی برای ارزیابی داده‌های اسکن بیمار و شناسایی گزینه‌های درمانی در سراسر همه‌گیری است. همچنین برای بهبود عملیات اداری بیمارستان ها و مراکز بهداشتی نیز استفاده شده است. در نتیجه، ممکن است شاهد کاربردهای تجاری بیشتری از ارائه دهندگان اپلیکیشن پزشکی برای استفاده گسترده تر در روش های پزشکی باشیم.

چگونه یک اپلیکیشن پزشکی در سال 2022 بسازیم

راهنمای نهایی

EIT Health و McKinsey در گزارش خود در سال 2020 توجه خود را به این موضوع جلب کردند که هوش مصنوعی بیشتر از کدام حوزه های پزشکی استفاده می شود.

همانطور که می بینید، اول از همه، اینها تشخیص و تحقیقات بالینی هستند. با این حال، مقدار زیادی از سرمایه گذاری نیز صرف فناوری های مربوط به مدیریت عملکرد بیمارستان می شود. آموزش و اتوماسیون نسخه نیز گنجانده شده است.

برای مثال، هوش مصنوعی در حال حاضر برای تشخیص دقیق‌تر بیماری‌هایی مانند سرطان در مراحل اولیه استفاده می‌شود. به گفته انجمن سرطان آمریکا، اکثر ماموگرافی ها نتایج نادرستی دارند. از هر دو زن سالم، یک نفر به سرطان مبتلا است. با استفاده از هوش مصنوعی، ماموگرافی ها را می توان 30 برابر سریعتر با دقت 99 درصد مشاهده و ترجمه کرد و نیاز به بیوپسی های غیر ضروری را کاهش داد.

شرکت برنامه نویسی ما در توسعه و طراحی اپلیکیشن موبایل iOS و اندروید تجربه خوبی دارد. بنابراین، اگر به دنبال طراحی اپلیکیشن موبایلی هستید که به کسب درآمد کمک می‌کند، با ایده اپلیکیشن خود با ما تماس بگیرید. دریافت مشاوره رایگان از کارشناسان ما را از دست ندهید.

09339017809

سه مرحله مقیاس بندی هوش مصنوعی در اپلیکیشن پزشکی

هوش مصنوعی در اپلیکیشن پزشکی یک فناوری فراگیر است که بسته به پیچیدگی توسعه می تواند با موفقیت در سطوح مختلف به کار رود.

فاز اول

هوش مصنوعی فرآیندهای معمولی، مدیریتی و اداری را حل می کند که برای پزشکان و پرستاران زمان می برد.

فاز دوم

نظارت از راه دور. طبق گفته Accenture، هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند با کاهش بازدیدهای غیرضروری از کلینیک، 20 درصد از تمام نیازهای بالینی را برآورده کنند. در عین حال امکان کاهش 38 درصدی مراجعه مجدد به بیمارستان ها وجود دارد.

همانطور که هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی بهبود می یابد، بیماران مسئولیت درمان خود را بیشتر و بیشتر می کنند. در حال حاضر، پیشرفت های موفقیت آمیزی در زمینه های پیچیده پزشکی مانند انکولوژی، قلب و عروق یا نورولوژی اعمال می شود. به عنوان مثال، پزشکان می توانند عملاً به بیماران خود نزدیک باشند و شرایط خاصی را بدون مراجعه شخصی مشاهده کنند.

این فناوری به ویژه در طول همه‌گیری، زمانی که مراقبت شخصی محدود بود، مفید است، اما بیماران همچنان به حمایت ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی خود نیاز داشتند.

فاز سوم

هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی به بخشی جدایی ناپذیر از زنجیره ارزش مراقبت های بهداشتی تبدیل خواهد شد، از یادگیری، تحقیق و ارائه مراقبت تا بهبود سلامت عمومی. ادغام مجموعه داده‌های گسترده‌تر در بین سازمان‌ها و مدیریت قوی برای بهبود مستمر کیفیت، پیش نیازهای ضروری برای اطمینان بیشتر در بین سازمان‌ها، پزشکان و بیماران برای مدیریت ریسک هنگام استفاده از راه‌حل‌های هوش مصنوعی است.

بیشتر بخوانید: انواع اپلیکیشن‌های مشاوره پزشکی آنلاین که باید در سال 2022 بدانید

ابزارهای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی در حال تغییر شکل مراقبت های بهداشتی است و استفاده از آن در بسیاری از زمینه ها و تخصص های پزشکی به واقعیت تبدیل می شود. هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی (ML)، پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری عمیق (DL) و سایر موارد به ذینفعان مراقبت های بهداشتی و متخصصان پزشکی امکان می دهد تا نیازها و راه حل های مراقبت های بهداشتی را سریعتر و با دقت بیشتری شناسایی کنند.

AI در مقابل COVID-19

فن‌آوری‌های هوش مصنوعی نقش مهمی در همه‌گیری مداوم ایفا کرده‌اند و تأثیر مثبتی بر بازارهای متصل داشته‌اند. برای شناسایی و تشخیص سریع سویه های ویروس و مبارزه با شیوع با اطلاعات شخصی استفاده می شود. برای مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی را می‌توان با استفاده از تصاویر CT قفسه سینه، تاریخچه عفونت، علائم و داده‌های آزمایشگاهی برای تشخیص سریع بیماران مثبت COVID-19 آموزش داد.

در سال 2020، یک مطالعه NCBI نشان داد که یک سیستم هوش مصنوعی، 17 بیمار از 25 بیمار مبتلا به کووید مثبت را بر اساس تصاویر توموگرافی کامپیوتری معمولی شناسایی کرد، در حالی که کارشناسان همه بیماران را مبتلا به کووید منفی تشخیص دادند.

بنابراین، تشخیص های مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند برای تشخیص دقیق بیماری حتی قبل از شروع علائم ظاهری استفاده شود. علاوه بر این، این سیستم ها را می توان برای تجزیه و تحلیل تصاویر و الگوها برای ایجاد الگوریتم هایی برای کمک به متخصصان در تشخیص دقیق و سریع بیماری آموزش داد و در نتیجه گسترش فناوری های هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی را افزایش داد. این به میزان قابل توجهی بار روی سیستم را کاهش می دهد.

مزایای هوش مصنوعی در اپلیکیشن پزشکی

زمینه های مختلفی وجود دارد که هوش مصنوعی در آنها برتری یافته است، به ویژه کمک قابل توجهی به پزشکان و موسسات پزشکی با چالش هایی که در دنیای مدرن روز به روز بیشتر می شود.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده

با رشد سریع دانش پزشکی، همگام شدن با زمان برای پزشکان به طور فزاینده ای دشوار می شود. راه‌حل‌های هوش مصنوعی که تخصص پزشکی مربوطه را برای هر بیمار استخراج می‌کند و آن را به روشی ساختاریافته ارائه می‌کند، می‌تواند به پزشکان در انتخاب بهترین گزینه درمانی، صرفه‌جویی در زمان و تصمیم‌گیری مبتنی بر واقعیت پیچیده‌تر کمک کند.

در یک محیط بالینی معمول، مدل‌های هوش مصنوعی همچنین می‌توانند بیماران در معرض خطر بالای عوارض یا وخامت زودرس را شناسایی کنند و توصیه‌هایی برای حمایت بیشتر از تصمیم‌گیری بالینی با پیشگیری یا مداخله اولیه ارائه کنند. کاهش عوارض از طریق مداخله زودهنگام می تواند منجر به بهبود نتایج سلامت و کاهش طول مدت اقامت در بیمارستان و هزینه های مراقبت های بهداشتی مرتبط شود.

هوش مصنوعی می تواند به شناسایی وضعیت بیمار و توصیه گزینه های احتمالی مراقبت و درمان کمک کند. این امر می تواند باعث صرفه جویی در انجام تحقیقات و به نوبه خود صرف زمان بیشتر برای ارزیابی احتمالات ارائه شده توسط هوش مصنوعی و بحث در مورد آنها با بیمار شود.

یکی از نمونه‌های موفق و مهم‌تر از همه مرتبط (در بحبوحه COVID) فناوری است که سطح اکسیژن هر بیمار را پیش‌بینی می‌کند. موتور نیاز به اکسیژن را ظرف 24 ساعت پس از ورود به بخش اورژانس با حساسیت 95٪ و ویژگی بیش از 88٪ بر اساس اشعه ایکس قبلاً بررسی شده نشان می دهد. نرم افزاری در حال ایجاد است که کار رادیولوژیست ها را به طور غیرواقعی آسان می کند.

در پایان، هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی می تواند یک نسخه کامل “خانه” ایجاد کند. برای مثال، فناوری‌ها در حال حاضر امکان تولید توالت‌های «هوشمند» را فراهم می‌کنند که می‌توانند ادرار و مدفوع را «در محل» تجزیه و تحلیل کنند. سوال دیگر این است که بعید است این اختراع در این مرحله از رشد انسانی طرفداران زیادی داشته باشد.

با این حال، این تصمیم عجیب و غریب می تواند بسیاری از متخصصان آزمایشگاهی را که در این نوع تجزیه و تحلیل درگیر هستند برای کارهای پیچیده تر آزاد کند. و اگر بیشتر به آینده نگاه کنید، پزشکان عواقب بیمارانی را که برای بررسی به موقع آزمایش ادرار تنبل بودند (که می توانستند حتی بدون ترک خانه انجام دهند) درمان خواهند کرد.

ذخیره و سازماندهی پایگاه های داده

هوش مصنوعی، به‌ویژه ML، همچنین می‌تواند با مجموعه داده‌های بزرگ برای پیش‌بینی نتایج سلامت مورد استفاده قرار گیرد، و به سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کند تا بر پیشگیری و تشخیص زودهنگام تمرکز بیشتری داشته باشند، نتایج سلامت را بهبود بخشند و به مرور زمان، سیستم‌های مراقبت بهداشتی را از نظر مالی پایدار کنند.

قابلیت‌های اتوماسیون داده‌ها و تحلیل‌های بی‌درنگ تعبیه‌شده در نظارت سندرمی، اطلاعاتی را که برای درک پیشرفت بیماری و پیش‌بینی خطر آن برای بیماران قبل از وقوع آن نیاز دارید، ارائه می‌کند. بعلاوه، ردیابی علائم بیماری، مدیریت بهتر سلامت عمومی با پیش‌بینی استفاده از بیمارستان، جهش‌های جغرافیایی و نیازهای مواد و منابع مرتبط.

استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ می تواند هم در تنظیمات مراقبت های بهداشتی و هم در تحقیقات اپیدمیولوژیک مفید باشد. مدل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر داده‌های بالینی از یک جمعیت بزرگ (به عنوان مثال، بیماران در یک منطقه مراقبت‌های بهداشتی یا یک سیستم ارائه‌دهنده مراقبت‌های بهداشتی یکپارچه) می‌توانند به شناسایی عوامل خطر اولیه و شروع اقدامات پیشگیرانه یا مداخله اولیه در سطح سیستم کمک کنند.

آنها همچنین می توانند در زمان کمبود کارکنان به اولویت بندی کمک کنند. به همین ترتیب، شناسایی افزایش خطر بستری شدن ناخواسته در بیمارستان می تواند به پزشکان کمک کند تا به طور فعال مداخله کنند و از آنها اجتناب کنند.

تجزیه و تحلیل تصاویر دیجیتال

رادیولوژیست ها و متخصصان قلب به لطف قابلیت های هوش مصنوعی کار با تصاویر و اسکن ها را برای خود بسیار آسان می کنند. پیشرفت های فناوری در این زمینه به شما امکان می دهد موارد بحرانی را اولویت بندی کنید، از خطاهای احتمالی در خواندن پرونده الکترونیک سلامت (داده های EHR) جلوگیری کنید و تشخیص های دقیق تری را ایجاد کنید.

الگوریتم های هوش مصنوعی می توانند مجموعه داده ها را به سرعت تجزیه و تحلیل کنند و آنها را با سایر مطالعات مقایسه کنند تا الگوها و روابط پنهان را کشف کنند. این فرآیند به متخصصان تصویربرداری پزشکی اجازه می دهد تا اطلاعات مهم را به سرعت ردیابی کنند.

The Patient Brief تشخیص‌ها و روش‌های پزشکی گذشته، یافته‌های آزمایشگاهی، تاریخچه پزشکی و آلرژی‌های موجود را بررسی می‌کند و خلاصه‌ای را در اختیار رادیولوژیست‌ها و متخصصان قلب قرار می‌دهد که بر زمینه تصاویر تمرکز دارد. این محصول می تواند با هر ساختاری از سیستم واحد پزشکی ادغام شود و از هر ایستگاه کاری ارتباطی یا دستگاه موجود در شبکه قابل دسترسی باشد و بدون تأثیر بر فعالیت های روزانه بخش پزشکی به روز شود.

هوش مصنوعی و داروسازی

یکی دیگر از نمونه های واقعا انقلابی از کاربردهای مثبت هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، تحقیق و کشف دارو است. یکی از جدیدترین کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی. با هدایت آخرین پیشرفت‌ها در هوش مصنوعی برای ساده‌سازی فرآیندهای کشف دارو و استفاده مجدد، هم زمان برای بازاریابی داروهای جدید و هم هزینه آنها می‌تواند به طور چشمگیری کاهش یابد.

از ابررایانه‌ها برای پیش‌بینی بر اساس پایگاه‌های داده ساختارهای مولکولی استفاده شده است که داروهای بالقوه برای بیماری‌های مختلف مؤثر هستند یا نه. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داروهای جدید را شناسایی کرده، پتانسیل سمی و مکانیسم‌های عمل آنها را ردیابی کنند. این فناوری منجر به ایجاد یک پلتفرم کشف دارو شده است که به شرکت اجازه می دهد تا داروهای موجود را تغییر کاربری دهد.

شناسایی کاربردهای جدید داروهای شناخته شده یکی دیگر از استراتژی های جذاب برای شرکت های بزرگ دارویی است، زیرا استفاده مجدد و جابجایی داروهای موجود ارزان تر از ایجاد آنها از ابتدا است.

هوش مصنوعی و ژنتیک

فنوتیپ های مولکولی تغییر یافته، مانند اتصال پروتئین، به بیماری های ژنتیکی کمک می کند. بنابراین، پیش‌بینی این تغییرات به معنای پیش‌بینی احتمال یک اختلال ژنتیکی است. این به دلیل جمع آوری داده ها در مورد همه ترکیبات شناسایی شده و نشانگرهای زیستی مرتبط با آزمایشات بالینی خاص امکان پذیر است.

این به ما امکان می‌دهد ناهنجاری‌های ژنتیکی را در جنین تشخیص دهیم و برای یک فرد مبتلا به بیماری مادرزادی پراکنده، یک درمان فردی بسازیم.

هوش مصنوعی در برنامه های مراقبت های بهداشتی

محبوبیت روزافزون گوشی‌های هوشمند و فناوری‌های هوش مصنوعی در میان بیماران و متخصصان باعث گسترش دستیاران مجازی شده است. علاوه بر این، جراحی رباتیک امیدوارکننده‌ترین بخش در بازار مراقبت‌های بهداشتی هوش مصنوعی از سال 2020 بوده است. این عمدتا به این دلیل است که سازندگان ربات‌های جراحی وارد مشارکت‌های استراتژیک متعددی با شرکت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه‌دهندگان فناوری هوش مصنوعی می‌شوند.

آینده هوش مصنوعی در اپلیکیشن پزشکی

بر اساس پیش بینی های سازمان جهانی بهداشت، تعداد کارکنان پزشکی هر سال به طور پیوسته در حال کاهش است و تا سال 2030 تقریباً 10 میلیون متخصص با کمبود مواجه می شوند. AI، ML و NLP می توانند نحوه ارائه مراقبت را تغییر دهند، نیاز به مراقبت بهتر و مقرون به صرفه تر را برطرف کنند و به پر کردن بخشی از این شکاف در کارکنان کمک کنند. این امر به ویژه با افزایش سن جمعیت و پیچیده تر شدن نیازهای بهداشتی صادق است.

به عنوان گام بعدی در پزشکی از راه دور، هدف جراحی از راه دور کمک به کاهش آسیب های ناشی از کمبود کارکنان است. بهداشت از راه دور، یا ملاقات مجازی، در طول همه‌گیری به طور گسترده‌تری مورد استفاده قرار گرفته است. این سرویس توسط کسانی که در مناطق دور افتاده زندگی می کنند برای چندین دهه استفاده می شود، اما به طور منظم از طریق تلفن به جای ویدئو کنفرانس.

با شیوع همه گیر و نیاز به فاصله گذاری اجتماعی، پزشکی از راه دور به بخشی جدایی ناپذیر از خدمات مراقبت های بهداشتی تبدیل شده است. بنابراین، در نتیجه تقاضا در سراسر همه گیری به طور قابل توجهی بهبود یافته است. جراحی از راه دور رشته ای است که در حال تحقیق است و می توان از آن در ارائه خدمات اورژانسی استفاده کرد.

استفاده کنونی از رباتیک در جراحی به پزشکان اجازه می دهد تا جراحی های کم تهاجمی را انجام دهند و تأثیر این روش را محدود می کند و نتایج را بهبود می بخشد. گسترش اتوماسیون جراحی شامل AR و VR برای افزایش بهره وری ادامه خواهد یافت.

جراحی از راه دور مرحله بعدی در حال تحقیق است و امکان دسترسی به جراحی را فراهم می کند که در منطقه اقامت بیمار تخصص ندارد. این امر بیمار را از مسافرت نجات می دهد و همچنین می تواند در مواقعی که بیمار به کمک فوری نیاز دارد استفاده شود. مشکلات ممکن است شامل تاخیر و نیاز به یک تیم جراحی برای حمایت از روش در صورت بروز مشکل باشد.

هوش مصنوعی و اتوماسیون به طور منحصر به فردی برای درک این نیازها و وابستگی های متقابل پیچیده بین عوامل مختلف مؤثر بر سلامت عمومی قرار دارند. علاوه بر این، تغییر فوق‌العاده از پزشکی مبتنی بر علائم، به پزشکی مولکولی و سلولی، حجم داده‌های روزافزونی را ایجاد می‌کند.

سرعت تغییر هوش مصنوعی در بخش مراقبت‌های بهداشتی طی چند سال گذشته به لطف پیشرفت‌ها در الگوریتم‌ها، قدرت پردازش و افزایش وسعت و عمق داده‌هایی که می‌توان از آنها استفاده کرد، به طور قابل توجهی افزایش یافته است. در پاسخ، کشورها، سیستم های بهداشتی، سرمایه گذاران و نوآوران اکنون توجه خود را بر این موضوع متمرکز کرده اند.

با افزایش کارآزمایی‌های بالینی برنامه‌های مراقبت‌های بهداشتی هوش مصنوعی، بودجه سرمایه‌گذاری خطرپذیر جهانی برای هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی به 8.5 میلیارد دلار برای 50 شرکت رسیده است.

و اگرچه هوش مصنوعی نمی تواند به طور کامل جایگزین پرسنل پزشکی (به ویژه پزشکان) شود، اما با معرفی تدریجی فناوری ها، کار پزشکان فقط در جهت مثبت تغییر خواهد کرد:

زمان بیشتر برای بیماران – کمتر برای کاغذبازی (بهینه سازی زمان از 20 تا 80٪)
تسریع و بهبود تشخیص (به ویژه در زمینه هایی مانند رادیولوژی، چشم پزشکی، پاتولوژی)
کمک به اولویت بندی پیچیدگی وضعیت بیمار (به عنوان مثال، تعیین احتمال حمله قلبی، شوک سپتیک، نارسایی تنفسی)
ارتقای مهارت‌های نرم پزشکان با تغییر فرمت ارتباط با بیماران (به افراد مبتلا به بیماری‌های مزمن می‌توان به لطف تله مدیسین از خانه خدمات رسانی کرد)
افزایش سطح تحصیلات (در حالی که بیماران با بیماری کم‌تر را می‌توان از راه دور درمان کرد، بیمارستان عمدتاً بیمارانی را با موارد پیچیده‌تر پذیرش می‌کند که نیاز به مهارت‌های پیشرفته‌تری از سوی پزشکان دارد)

تعصب هوش مصنوعی در اپلیکیشن پزشکی : معایب و چالش ها

هوش مصنوعی همیشه به راه حل بهینه و نجات از همه مشکلات تبدیل نمی شود. این به چند دلیل اتفاق می افتد:

توسعه ناکافی فن آوری ها (علاوه بر این، چندین شرکت می توانند به طور همزمان مشکل را حل کنند، اما در نهایت، هیچ یک از آنها محصولی با کیفیت بالا نمی سازند که بتواند بلافاصله به بازار عرضه شود). راه حل می تواند اتحاد تیم های مختلف باشد که می توانند تمام تفاوت های ظریف را در نظر بگیرند.
تغییرات در سیستم آموزش پزشکی در سرتاسر جهان (هرچه راه حل های فن آوری بیشتری را بتوان به پزشکان ارائه داد، از نظر فنی دانش بیشتری باید داشته باشند، و حتی دانشگاه های برتر پزشکی هنوز این واقعیت های جدید را سازماندهی مجدد نکرده اند. تغییرات در رفتار بیماران ناشی از هوش مصنوعی همچنین مستلزم تغییر در رابطه بین بیماران و پزشکان است، که مورد دوم نیاز به توجه بیشتری به مشاوره و مهارت‌های بین فردی دارد.

پایگاه های داده (مراقبت های بهداشتی یکی از بخش های دیجیتالی جزئی اقتصاد است. ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و شرکت های هوش مصنوعی باید مدیریت قوی داده ها را پیاده سازی کنند، از قابلیت همکاری و استانداردهای قالب های داده اطمینان حاصل کنند، امنیت را بهبود بخشند و رضایت خود را برای تبادل داده های بهداشتی شفاف کنند).
مقررات و مدیریت ریسک (تعریف چارچوب نظارتی برای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی برای حل موقعیت های مشکل احتمالی که در آن تعیین میزان مسئولیت همه طرف های درگیری دشوار است، مهم است).

خلاصه

جدیدترین فناوری هوش مصنوعی که سر و صدای بسیاری به پا کرد است چت جی پی تی CHATGPT است که بسیاری را مات و مبهوت کرده است. هوش مصنوعی در پزشکی هنوز مراحل مختلفی دارد که باید طی شود. روند بهبود فقط در حال افزایش است. اما نتایج مثبت در حال حاضر قابل مشاهده است. هنوز این نگرانی وجود دارد که تداخل بیش از حد فناوری باعث شود حوزه پزشکی کمتر «انسانی» شود، اما تنها افرادی می توانند این گونه صحبت کنند که به این موضوع دقت نکرده باشند. هرچه فناوری‌های بیشتری در تشخیص، پیشگیری و درمان استفاده شود، پزشک واقعی زمان بیشتری را مستقیماً برای بیمار در نظر می‌گیرد.

بسیاری از اپلیکیشن‌های پزشکی و سلامتی به افراد کمک می‌کنند تا سلامت خود را تشخیص دهند، که در نهایت به پزشکان اجازه می‌دهد روی درمان تمرکز کنند. توسعه چنین برنامه هایی توسط شرکت‌های نرم افزاری با تخصص بالا از جمله وب نگاه انجام می‌شود. ما یک شرکت توسعه برنامه بسیار ماهر هستیم که می‌توانیم ایده‌های شما را زنده کنیم و مشتاقانه منتظر دیدار شما هستیم. اگر ایده جالبی دارید اما هنوز در فکر اجرای آن هستید، با ما تماس بگیرید، ما می‌توانیم کمک کنیم.