کاربرد هوش مصنوعی در فناوری اطلاعات سلامت (HIT): ظرفیت ها و چالش ها

پیشرفت های اخیر در حوزه هوش مصنوعی (AI) و علوم داده، تحولی شگرف در مراقبت های بهداشتی ایجاد کرده است. هوش مصنوعی به عنوان یک توانمندساز کلیدی در فناوری اطلاعات سلامت (HIT)، نقش های متعددی از جمله پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی، پیش بینی و پیشگیری از بیماری ها و ارائه درمان های شخصی سازی شده را ایفا می کند. استفاده از الگوریتم های یادگیری عمیق در تشخیص بیماری ها از طریق تصاویر رادیولوژی، نمونه بارزی از این کاربردها است که دقت تشخیص را به طور قابل توجهی افزایش داده است. علاوه بر این، هوش مصنوعی با تحلیل کلان داده های سلامت، به پیش بینی ریسک بیماری ها و اتخاذ اقدامات پیشگیرانه کمک شایانی می کند. از دیگر مزایای ادغام هوش مصنوعی در HIT می توان به کاهش خطاهای پزشکی، بهینه سازی هزینه های مراقبت سلامت و افزایش تعامل بیمار اشاره کرد. اگرچه چالش هایی همچون مسئله "جعبه سیاه"، ملاحظات اخلاقی و نیاز به داده های باکیفیت هنوز پابرجاست، اما بدون شک هوش مصنوعی به یکی از ارکان اصلی سیستم های سلامت دیجیتال تبدیل شده است. این مقاله به بررسی ابعاد مختلف این تحول، با تشریح کامل حوزه فناوری اطلاعات سلامت و ارائه کلمات کلیدی مرتبط می پردازد.

Keywords:

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) , فناوری اطلاعات سلامت (Health Information Technology - HIT) , یادگیری ماشین (Machine Learning) , یادگیری عمیق (Deep Learning) , پرونده الکترونیک سلامت (Electronic Health Record - EHR) ,