هوش مصنوعی، آمار و کلان داده در حوزه پزشکی و مراقبت های بهداشتی

هوش مصنوعی یک حوزه در حال تکامل با پیامدهای عمیق در حوزه های مختلف مخصوصا حوزه پزشکی محسوب می شود و می تواند در محاسبات نرم و تحلیل داده شگفتی بیافریند. این مقاله می کوشد با روش مرور سیستماتیک، به مطالعه کاربردهای هوش مصنوعی در توسعه ابزارها و الگوریتم های تجزیه و تحلیل داده های پزشکی و مراقبت های بهداشتی بپردازد. در این مطالعه با جستجوی کلمات کلیدی “Statistics”، “Data Analysis”، “Soft Computing”، “Big Data” و “Artificial Intelligence” همچنین معادل فارسی آنها در پایگاه های علم نظیر PUBMED به بررسی توسعه ابزارها و الگوریتم های هوش مصنوعی روش های تجزیه و تحلیل داده های زیستی و چالش های پیش رو پرداخته شد. نتایج نشان داد ابزارهای هوش مصنوعی توانسته است تحلیل داده های پزشکی، تشخیص ، شخصی سازی درمان و پیش بینی نتایج بیمار را متحول نماید. با این حال، پیاده سازی هوش مصنوعی در حوزه پزشکی و مراقبت های بهداشتی با چالش هایی همراه است. از چالش های اصلی می توان به دسترس بودن داده ها و کیفیت داده ها و وجود سوگیری در داده ها و اشتباهات الگوریتم های هوش مصنوعی اشاره کرد که می تواند منجر به پیش بینی های نادرست یا نتایج تبعیض آمیز شود. پیشنهاد می شود که این فناوری به طور مسئولانه و با توجه به اخلاق و ارزش های انسانی توسعه و استفاده شود. برای اطمینان از این امر، مهم است که متخصصان آمار و کارشناسان محاسبات نرم به تنوع مجموعه داده، پیش گیری از سوگیری داده ها و الگوریتم های یادگیری و در نهایت اهمیت به مفاهیم اخلاقی و ارزش های انسانی در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی توجه اساسی داشته باشند.

Keywords:

هوش مصنوعی , داده های پزشکی , اکوسیستم های داده , سوگیری داده , کیفیت داده